huudan123/stage4
huudan123
Similitud de oraciones
Este es un modelo de transformadores de oraciones (sentence-transformers) entrenado. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser utilizado para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de texto, agrupamiento y más.
Como usar
Uso Directo (Transformadores de Oraciones)
Primero instala la biblioteca de Transformadores de Oraciones:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencia:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("huudan123/stage4")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
'The weather is lovely today.',
"It's so sunny outside!",
'He drove to the stadium.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Obtener las puntuaciones de similitud para los embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
Funcionalidades
- Transformador de Oraciones
- Longitud Máxima de Secuencia: 256 tokens
- Dimensionalidad de Salida: 768 tokens
- Función de Similitud: Similitud de Coseno
Casos de uso
- Similitud Textual Semántica
- Búsqueda Semántica
- Minería de Paráfrasis
- Clasificación de Texto
- Agrupamiento