Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:574417
loss:MultipleNegativesRankingLoss
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use KYUNGHYUN9/test_model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- sentence-transformers
How to use KYUNGHYUN9/test_model with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("KYUNGHYUN9/test_model") sentences = [ "파타키는 아브라함의 결정을 칭찬했고 리파 회장 리차드 케셀은 케이블이 영구적으로 가동되어야 한다고 말했다.", "이스라엘과 하마스 '일시적인 휴전을 받아들이다'", "리파 회장 리차드 케셀은 \"우리가 보기에 케이블이 사용될 수 있다\"고 말했다.", "하지만 그들은 그들의 유권자들에게 책임이 있다." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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Download modules.json from KYUNGHYUN9/test_model: direct link, hf CLI and curl.
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- Download file 242 Bytes
-
https://huggingface.co/KYUNGHYUN9/test_model/resolve/main/modules.json
- Command line
-
hf download hf://KYUNGHYUN9/test_model/modules.json
-
curl -L -o modules.json https://huggingface.co/KYUNGHYUN9/test_model/resolve/main/modules.json
242 Bytes
| [ | |
| { | |
| "idx": 0, | |
| "name": "0", | |
| "path": "", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Transformer" | |
| }, | |
| { | |
| "idx": 1, | |
| "name": "1", | |
| "path": "1_Pooling", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Pooling" | |
| } | |
| ] |