DunnBC22/sentence-t5-large-FT-Quora_Sentence_Similarity-400
DunnBC22
Similitud de oraciones
Este es un modelo sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y se puede utilizar para tareas como la agrupación o la búsqueda semántica. Para más información sobre cómo se creó, consulte el siguiente enlace: https://github.com/DunnBC22/NLP_Projects/blob/main/Semantic_Similarity/Semantic%20Similarity-large.ipynb
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformadores de oraciones
- Extracción de características
- Similitud de oraciones
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de inferencia
Casos de uso
- Agrupación de oraciones
- Búsqueda semántica