fin-mpnet-base
mukaj
Similitud de oraciones
Este es un modelo de transformers de oraciones afinado: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser usado para tareas como agrupamiento o búsqueda semántica. Este modelo tiene como objetivo ser muy fuerte en tareas de recuperación de documentos financieros, mientras trata de mantener un rendimiento generalizado tanto como sea posible.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando se tiene sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Entonces puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('mukaj/fin-mpnet-base')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Afinación en más de 150k ejemplos de documentos financieros usando MNR Loss
- Mapeo de oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones
- Tareas compatibles: agrupamiento, búsqueda semántica
Casos de uso
- Recuperación de documentos financieros
- Clustering de oraciones y párrafos
- Búsqueda semántica en grandes conjuntos de datos financieros