recobo/agri-sentence-transformer

recobo
Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 512 dimensiones y se puede usar para tareas como clustering o búsqueda semántica. Este modelo se construyó utilizando recobo/agriculture-bert-uncased, que es un modelo BERT entrenado con 6.5 millones de pasajes del dominio agrícola. Por lo tanto, se espera que este modelo funcione bien en tareas de similitud de oraciones, específicamente para datos de texto agrícola.

Como usar

El uso de este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo así:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["A man is eating food.", "A man is eating a piece of bread"]

model = SentenceTransformer('recobo/agri-sentence-transformer')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Funcionalidades

sentence-transformers
PyTorch
Transformers
Extracción de características
Inferencia de embeddings de texto
Puntos de inferencia

Casos de uso

Clustering
Búsqueda semántica
Similitud de oraciones para datos agrícolas