nickprock/cross-encoder-italian-bert-stsb

nickprock
Clasificación de texto

Modelo Cross-Encoder para STSB-Multi. Este modelo fue entrenado utilizando la clase Cross-Encoder de SentenceTransformers. El modelo original es dbmdz/bert-base-italian-uncased.

Como usar

Los modelos pre-entrenados se pueden usar de esta manera:

from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

El modelo predecirá puntuaciones para los pares ('Sentence 1', 'Sentence 2') y ('Sentence 3', 'Sentence 4'). También puedes usar este modelo sin SentenceTransformers, simplemente usando la clase Transformers AutoModel.

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformadores de frases
PyTorch
bert italiano
cross-encoder

Casos de uso

Clasificación de la similitud semántica entre dos frases