Sentence Similarity
sentence-transformers
PyTorch
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:747
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use cringeee/be_finetuned_mnr with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use cringeee/be_finetuned_mnr with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("cringeee/be_finetuned_mnr") sentences = [ "шанобливо вклонятися, виражаючи почуття поваги", "шанований, відомий своїм становищем в суспільстві; в пошані", "для вираження поваги, пошани кому-, чому-небудь, для підтвердження визнання когось, чогось", "не мати достатнього життєвого досвіду" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 133 Bytes
040cdcf | 1 2 3 4 | version https://git-lfs.github.com/spec/v1
oid sha256:cad551d5600a84242d0973327029452a1e3672ba6313c2a3c3d69c4310e12719
size 17082987
|