ninoaddict/mnr_msmarco_train_10

ninoaddict

Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers ajustado a partir de sentence-transformers/msmarco-bert-base-dot-v5. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y se puede usar para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de sinónimos, clasificación de texto, agrupamiento y más.

Como usar

Uso directo (Sentence Transformers)
Primero instale la biblioteca de Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers

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

# Descargar del Hub 🤗
model = SentenceTransformer("ninoaddict/mnr_msmarco_train_10")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
'led light strip',
'gunbox 18 light led 12 inch under cabinet light bar',
'26 inch wide genuine leather butterfly chair',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Obtener las puntuaciones de similitud de los embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Funcionalidades

Modelo tipo Sentence Transformer
Modelo base: sentence-transformers/msmarco-bert-base-dot-v5
Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
Dimensionalidad de salida: 768 tokens
Función de similitud: Producto punto

Casos de uso

Similitud textual semántica
Búsqueda semántica
Minería de sinónimos
Clasificación de texto
Agrupamiento de textos