Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:278
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use fombus/kino_multilingual-e5-small with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use fombus/kino_multilingual-e5-small with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("fombus/kino_multilingual-e5-small") sentences = [ "Ученик средней школы к услугам обществу примешал доброту.", "Склизкий гад в сливном бачке; мохнатый зверь; похожий на чудовище из «Аленького цветочка»; гигантские мокрицы под кроватью — все они существуют на самом деле. Все; что им нужно — пугать детей; потому что из детских криков они получают электричество.Полнометражный мультфильм рассказывает о кризисах в мире монстров; их жизни. Но однажды вся мирная жизнь монстров оказывается под угрозой: в их мир попадает ребенок. А с детьми столько хлопот; что они могут довести даже монстров.", "В Нью-Йорк по приглашению главы крупного юридического концерна прибывает Кевин Ломакс; молодой адвокат. До этого он был известен тем; что защищал исключительно негодяев и притом не проиграл ни одного процесса. На новом месте работы он вполне счастлив; он живет в роскошной квартире с любящей женой; его окружают интересные люди.", "Представьте себе — Вы оказываете кому-либо существенную услугу и просите этого человека отблагодарить не Вас; а трёх других людей; которые; в свою очередь; отблагодарят ещё троих; и так далее; распространяя тепло и доброту в мировом масштабе. Насколько действенной может оказаться подобная сердечная идея? Ученик седьмого класса Тревор МакКинни решил это проверить; начав цепочку добра." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Download 1_Pooling/config.json from fombus/kino_multilingual-e5-small: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 296 Bytes
-
https://huggingface.co/fombus/kino_multilingual-e5-small/resolve/main/1_Pooling/config.json
- Command line
-
hf download hf://fombus/kino_multilingual-e5-small/1_Pooling/config.json
-
curl -L -o config.json https://huggingface.co/fombus/kino_multilingual-e5-small/resolve/main/1_Pooling/config.json
296 Bytes
| { | |
| "word_embedding_dimension": 384, | |
| "pooling_mode_cls_token": false, | |
| "pooling_mode_mean_tokens": true, | |
| "pooling_mode_max_tokens": false, | |
| "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false, | |
| "pooling_mode_weightedmean_tokens": false, | |
| "pooling_mode_lasttoken": false, | |
| "include_prompt": true | |
| } |