e5-base-mlqa-finetuned-arabic-for-rag
OmarAlsaabi
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 agrupación o búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo es sencillo cuando tienes Sentence-Transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Entonces puedes usar el modelo de esta manera:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('OmarAlsaabi/e5-base-mlqa-finetuned-arabic-for-rag')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Modelo de Sentence-Transformers
- Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones
- Puede usarse para tareas como agrupación o búsqueda semántica
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Inference Endpoints
- Funciona con xlm-roberta
- Utiliza Safetensors
- Compatible con extracción de características
- Compatible con inferencia de incrustaciones de texto
Casos de uso
- Agrupación de oraciones
- Búsqueda semántica
- Evaluación de incrustaciones de oraciones