manu/sentence_croissant_alpha_v0.1
manu
Similitud de oraciones
Este es un modelo de transformers de oraciones: mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 2048 dimensiones y puede ser usado para tareas como clustering o búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo es fácil si tienes instalado sentence-transformers:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esto es un ejemplo de oración", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('manu/sentence_croissant_alpha_v0.1')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transforma oraciones y párrafos en vectores densos de 2048 dimensiones.
- Utiliza la biblioteca `sentence-transformers`.
- Compatible con `AutoTrain` y `Inference Endpoints`.
- Soporte para tareas de similaridad de oración.
- Soporte para extracción de características.
- Optimizado con el optimizador `WarmupLinear`.
Casos de uso
- Clustering
- Búsqueda semántica
- Minería de bi-texto
- Clasificación de oraciones
- Tareas de recuperación de información
- Clasificación de pares
- Evaluación de similaridad semántica de oraciones