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swardiantara
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede usarse para tareas como la agrupación o la búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo es fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Entonces puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('drone_log_semantic')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformador para mapeo de oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso.
- Modelo de 768 dimensiones.
- Basado en la arquitectura MPNet.
- Incluye funciones de extracción de características.
- Compatible con AutoTrain y Endpoints.
- Optimizado con PyTorch.
- Admite formato de tensor seguro Safetensors.
Casos de uso
- Agrupación de oraciones.
- Búsqueda semántica.