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Similitud de oraciones

Un modelo entrenado utilizando AutoTrain para la tarea de similitud de oraciones. Este modelo usa la biblioteca sentence-transformers y está basado en el modelo sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. El modelo es compatible con tensorboard y safetensors y puede realizar la extracción de características y la inferencia de embeddings de texto. Fue creado el 1 de agosto de 2024 y modificado por última vez el mismo día.

Como usar

Primero instala la biblioteca Sentence Transformers:
pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar desde el Hugging Face Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
    'search_query: autotrain',
    'search_query: auto train',
    'search_query: i love autotrain',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

# Obtener las puntuaciones de similitud de los embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)

Funcionalidades

Similitud de oraciones
Compatibilidad con TensorBoard
Compatibilidad con Safetensors
Extracción de características
Entrenado con AutoTrain
Inferencia de embeddings de texto
Compatibilidad con endpoints de inferencia
Compatibilidad con AutoTrain

Casos de uso

Encontrar oraciones similares
Extracción de características de texto
Realizar inferencias basadas en embeddings de texto