SentenceTransformer basado en intfloat/multilingual-e5-small

srikarvar

Similitud de oraciones

Transformer de oraciones basado en intfloat/multilingual-e5-small. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 384 dimensiones y puede ser utilizado para la similitud textual semántica, búsqueda semántica, minado de paráfrasis, clasificación de texto, agrupación y más.

Como usar

Uso Directo (Transformadores de Oraciones)
pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias.
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el Hub 🤗
model = SentenceTransformer("srikarvar/e-small-triplet")

# Ejecutar inferencia
sentences = [
  '¿Cuántos países hay en la Unión Europea?',
  'Número de países en la Unión Europea',
  '¿Cuántos continentes hay?'
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

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

Funcionalidades

Modelo de transformadores de oraciones
Modelo base: intfloat/multilingual-e5-small
Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
Dimensionalidad de salida: 384 tokens
Función de similitud: Similitud coseno

Casos de uso

Similitud textual semántica
Búsqueda semántica
Minado de paráfrasis
Clasificación de texto
Agrupación