Hugging Face's logo Hugging Face
  • Models
  • Datasets
  • Spaces
  • Buckets new
  • Docs
  • Enterprise
  • Pricing
    • Website
      • Tasks
      • HuggingChat
      • Collections
      • Languages
      • Organizations
    • Community
      • Blog
      • Posts
      • Daily Papers
      • Hardware
      • Learn
      • Discord
      • Forum
      • GitHub
    • Solutions
      • Team & Enterprise
      • Hugging Face PRO
      • Enterprise Support
      • Inference Providers
      • Inference Endpoints
      • Storage Buckets

  • Log In
  • Sign Up

George2002
/
sledopyt_embedder_v2

Sentence Similarity
sentence-transformers
TensorBoard
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:6680
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Metrics Training metrics Community

Instructions to use George2002/sledopyt_embedder_v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use George2002/sledopyt_embedder_v2 with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("George2002/sledopyt_embedder_v2")
    
    sentences = [
        "query: Каковы последствия для банка при кредитовании клиентов-банкротов?",
        "passage: Существуют следующие ограничения:\n\n01. Расходный лимит на месяц:\n\nУстанавливается лимит на все расходные операции по карте на месяц. Сумму лимита можно изменить в любой момент. Уведомление об установлении лимита ребенку приходить не будет. Ребенок в своем МП СБОЛ также может скорректировать сумму этого лимита или полностью убрать установленный законным представителем лимит (если ребенку доступно данное действие). В этом случае уведомление законному представителю также не придет.",
        "passage: С каким вопросом обратился банкрот?\n\n11. Получение  кредита/ кредитной карты, погашение задолженности по кредиту\n\n1. Банк не осуществляет:\n- кредитование Клиентов-банкротов; \n- выпуск, досрочный перевыпуск и выдачу личных дебетовых/кредитных карт Клиентам-банкротам, в т.ч. дебетовых карт с овердрафтом и дополнительных дебетовых и кредитных карт к счету Клиента-банкрота.  \n\nКлиент -банкрот (в любой стадии) может погасить задолженность по своему кредиту только при наличии РАЗРЕШЕНИЯ ФУ на проведение данной операции с указанием номера кредитного договора и суммы гашения. Операция проводится в стандартном режиме.\n\n\nБезналичное гашение кредита банкротом при наличии РАЗРЕШЕНИЯ ФУ:\nВходит в АС ФС в подсистему «Переводы физических лиц» → \nвыбирает «Операции без идентификации» → \nоперация «1. Оформление переводов физических лиц» → \n«1. Переводы по системе Сбербанка» → \n«Переводы со счета для зачисления на счет» → \nуказывает № счета клиента-банкрота, с которого будет перевод, → \nвыбирает «Перевод целевых кредитов, полученных в Сбербанке России, а также собственных средств по назначению кредита» → \nвыбирает Перевод с целью погашения кредита → \nуказывает Сумму → \nвводит реквизиты ОСБ/ВСП* → \nвводит ФИО получателя (клиента-банкрота) и № ссудного счета/№ счета кредитной карты → \nв реквизитах отправителя указывает данные ДУЛ Финансового управляющего и Информацию о кредитных обязательствах: Оплата задолженности по кредитному договору №____ от __.__.20__ г./ кредитной карте № _________; дело о банкротстве №_________, клиент: Иванов Иван Иванович.",
        "passage: С каким вопросом обратился ФУ?\n\n04. Открытие счета на имя банкрота  \n\nНа имя банкрота финансовый управляющий может открыть Специальный банковский счет,  любой другой счет, в том числе ГЖС, эскроу\nКакой счет желает открыть ФУ"
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
sledopyt_embedder_v2 / logs
29.6 kB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 1 commit
George2002's picture
George2002
Model save
814d97e verified over 1 year ago
  • events.out.tfevents.1745227232.40da4c159cb3.2133.0
    5.33 kB
    xet
    Model save over 1 year ago
  • events.out.tfevents.1745227395.40da4c159cb3.4624.0
    12.9 kB
    xet
    Model save over 1 year ago
  • events.out.tfevents.1745229938.40da4c159cb3.37561.0
    11.4 kB
    xet
    Model save over 1 year ago