Suchae/bge-m3-Korean-Judgment-Transducer-Verifier-v1.0

Suchae

Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers entrenado. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones y puede ser usado para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de textos, agrupamiento y más.

Como usar

Direct Usage (Sentence Transformers)
Primero instale la biblioteca Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers

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

# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("Suchae/bge-m3-Korean-Judgment-Transducer-Verifier-v1.0")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
  'The weather is lovely today.',
  "It's so sunny outside!",
  'He drove to the stadium.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

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

Funcionalidades

Modelo de Sentence Transformer
Longitud máxima de secuencia: 8192 tokens
Dimensionalidad de salida: 1024 tokens
Función de similitud: Similitud coseno

Casos de uso

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