iaross/cm_bert

iaross

Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers entrenado. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y se puede utilizar para la similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de texto, agrupación y más.

Como usar

Primero instale la biblioteca Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers

Luego puede cargar este modelo y ejecutar la inferencia.
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar del 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("iaross/cm_bert")
# 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 los puntajes de similaridad para las incrustaciones
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Funcionalidades

Tipo de Modelo: Transformer de Oraciones
Longitud Máxima de Secuencia: 512 tokens
Dimensionalidad de Salida: 768 tokens
Función de Similaridad: Similaridad del Coseno

Casos de uso

Similitud textual semántica
Búsqueda semántica
Minería de paráfrasis
Clasificación de texto
Agrupación