embaas/sentence-transformers-multilingual-e5-large
embaas
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones y puede ser usado para tareas como agrupamiento o búsqueda semántica.
Como usar
Uso del modelo (Sentence-Transformers)
Usar este modelo se vuelve 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('embaas/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Agrupamiento semántico
- Búsqueda semántica
- Extracción de características
- Transformador con modelo XLM-Roberta
- Normalización
Casos de uso
- Agrupamiento de oraciones
- Búsqueda semántica
- Extracción de características de texto
- Generación de embeddings de texto