srikarvar/multilingual-e5-small-pairclass-contrastive

srikarvar
Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers afinado a partir de intfloat/multilingual-e5-small. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 384 dimensiones y puede usarse para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de texto, agrupamiento y más.

Como usar

Uso Directo (Transformadores de Oraciones)

Primero, instala la biblioteca de Transformadores de Oraciones:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar del Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("srikarvar/multilingual-e5-small-pairclass-contrastive")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
    'Language spoken by the most people',
    'What is the most spoken language in the world?',
    'Who was the first person to walk on the moon?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

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

Funcionalidades

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

Casos de uso

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