embedding_model_6.0

sasha-ustala

Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como clustering o búsqueda semántica.

Como usar

Usar este modelo se vuelve sencillo cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers

Entonces, puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer

sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Resultados de Evaluación
Para una evaluación automática de este modelo, vea el Benchmark de Embeddings de Oraciones: https://seb.sbert.net

Funcionalidades

Transformador: modelo XLMRoberta
Pooling: diversas configuraciones de pooling como mean_tokens
Normalización de los vectores de salida

Casos de uso

Clustering
Búsqueda semántica