Modelo fine_tuned_model_4 de Srikarvar

srikarvar

Similitud de oraciones

Transformador de oraciones (sentence-transformers) basado en intfloat/multilingual-e5-small. Este modelo mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 384 dimensiones y puede ser utilizado para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de textos, agrupación y más.

Como usar

Instale la biblioteca de Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers

Luego puede cargar este modelo y ejecutar inferencia.
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("srikarvar/fine_tuned_model_4")
# Ejemplo de inferencia
sentences = [
    'Who is the President of the United States?',
    'Who is the current US President?',
    'What is the velocity of sound?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

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

Funcionalidades

Modelo basado en intfloat/multilingual-e5-small
Longitud máxima de secuencia de 512 tokens
Dimensionalidad de salida: 384 tokens
Función de similitud: Similitud Coseno
Instalación y uso directo con la biblioteca sentence-transformers
Perfecto para tareas de clasificación binaria

Casos de uso

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