smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large
smart-tribune
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 agrupación o búsqueda semántica. El modelo se basa en intfloat/multilingual-e5-base, al que se le ha agregado una capa de agrupamiento (media) y una capa de normalización, y se ha guardado en una versión de sentence transformers.
Como usar
Usar este modelo es fácil 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('smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Mapeo de oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones
- Tareas como agrupación y búsqueda semántica
- Basado en el modelo intfloat/multilingual-e5-base
- Capa de agrupamiento (media) añadida
- Capa de normalización añadida
Casos de uso
- Agrupación de oraciones y párrafos
- Búsqueda semántica