gart-labor/all-mpnet-base-v2-eclass

gart-labor

Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers: convierte oraciones y párrafos en un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como la clasificación o la búsqueda semántica. El modelo está basado en el modelo sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 y fue ajustado finamente con el conjunto de datos eclass.

Como usar

Usar este modelo es fácil cuando se tiene instalado sentence-transformers:
pip install -U sentence-transformers

Luego puedes utilizar el modelo como sigue:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('gart-labor/all-mpnet-base-v2-eclass')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Funcionalidades

Transformación de oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones
Ajustado finamente con el conjunto de datos eclass
Basado en el modelo sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
Utilizable para tareas como la clasificación y la búsqueda semántica
Modo de agrupación: 'mean tokens'

Casos de uso

Clasificación de oraciones
Búsqueda semántica
Agrupación de oraciones