Shobhank-iiitdwd/Clinical_sentence_transformers_mpnet_base_v2

Shobhank-iiitdwd
Similitud de oraciones

Este es un modelo de transformers de frases ajustado desde sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser utilizado para la similitud semántica textual, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de textos, agrupamiento, y más.

Como usar

Uso Directo (Transformers de Frases)

Primero instale la biblioteca de Sentence Transformer:

pip install -U sentence-transformers

Luego, puede cargar este modelo y ejecutar la inferencia.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer('Shobhank-iiitdwd/Clinical_sentence_transformers_mpnet_base_v2')

# Ejecutar inferencia
sentences = [
  'asisted…beneficios de vivienda',
  'Hogar con instalación de servicio:',
  'Paciente con múltiples admisiones en los últimos meses, sin hogar.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

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

Funcionalidades

Modelo tipo: Sentencia Transformer
Modelo base: sentence-transformers/all-mpnet-base-v2
Longitud máxima de secuencia: 384 tokens
Dimensionalidad de salida: 768 tokens
Función de similitud: Similitud de Coseno

Casos de uso

Similitud semántica textual
Búsqueda semántica
Minería de paráfrasis
Clasificación de textos
Agrupamiento