Marbert-all-nli-triplet-Matryoshka
Omartificial-Intelligence-Space
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers afinado desde UBC-NLP/MARBERTv2 en el conjunto de datos Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-triplet. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser utilizado para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de textos, agrupamientos y más.
Como usar
Para usar este modelo directamente primero instala la biblioteca de Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("Omartificial-Intelligence-Space/Marbert-all-nli-triplet")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
'يجلس شاب ذو شعر أشقر على الحائط يقرأ جريدة بينما تمر امرأة وفتاة شابة.',
'ذكر شاب ينظر إلى جريدة بينما تمر إمرأتان بجانبه',
'الشاب نائم بينما الأم تقود ابنتها إلى الحديقة',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Obtener los puntajes de similitud para las incrustaciones
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
Funcionalidades
- Modelo de Sentence Transformer
- Modelo base: UBC-NLP/MARBERTv2
- Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
- Dimensionalidad de salida: 768 tokens
- Función de similitud: Similitud del coseno
- Genera incrustaciones densas de alta calidad para textos
Casos de uso
- Similitud textual semántica
- Búsqueda semántica
- Minería de paráfrasis
- Clasificación de textos
- Agrupamiento de textos