snunlp/KR-SBERT-Medium-klueNLI-klueSTS

snunlp
Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers entrenado en el conjunto de datos klue/klue. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y se puede usar para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de textos, clustering y más.

Como usar

Uso Directo (Transformadores de Oraciones)

Primero instala la biblioteca de Sentence Transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("snunlp/KR-SBERT-Medium-klueNLI-klueSTS")

# Ejecutar inferencia
sentences = [
    'SR은 동대구·김천구미·신경주역에서 승하차하는 모든 국민에게 운임 10%를 할인해 준다.',
    'SR은 동대구역, 김천구미역, 신주역을 오가는 모든 승객을 대상으로 요금을 10% 할인해 드립니다.',
    '수강신청 하는 날짜가 어느 날짜인지 아시는지요?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

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

Funcionalidades

Tipo de modelo: Sentence Transformer
Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
Dimensionalidad de salida: 768 tokens
Función de similitud: similitud de coseno
Conjunto de datos de entrenamiento: klue/klue

Casos de uso

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