sentence-t5-base-nlpl-code_search_net
krlvi
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como la agrupación o la búsqueda semántica. Ha sido entrenado con el dataset code_search_net.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo de esta manera:
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)
Para una evaluación automatizada de este modelo, vea el Benchmark de Embeddings de Oraciones: https://seb.sbert.net
Funcionalidades
- Transformers
- PyTorch
- t5
- Extracción de características
- Semejanza de oraciones
- Compatible con licencia agpl-3.0
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Agrupación de oraciones
- Búsqueda semántica