Suchae/bge-m3-Korean-Judgment-Transducer-Verifier-v1.1

Suchae

Similitud de oraciones

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

Como usar

Uso Directo (Sentence Transformers)
Primero instala la biblioteca Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("Suchae/bge-m3-Korean-Judgment-Transducer-Verifier-v1.1")
# Ejecutar inferencia
sentencias = [
    'El clima está agradable hoy.',
    '¡Está muy soleado afuera!',
    'Condujo hasta el estadio.',
]
embeddings = model.encode(sentencias)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

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

Funcionalidades

Tipo de Modelo: Sentence Transformer
Longitud Máxima de Secuencia: 8192 tokens
Dimensión de Salida: 1024 tokens
Función de Similitud: Similitud de Cosenos

Casos de uso

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