Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
electra
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:53333
loss:DenoisingAutoEncoderLoss
Instructions to use kategosari/cliffsofdover_tsdae2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use kategosari/cliffsofdover_tsdae2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("kategosari/cliffsofdover_tsdae2") sentences = [ "생성하는 각 자동으로 프로세스의 검토 상기 대한 하나의 적어도 적용하여 대한 상기 변환된 [MASK] 것 파일에 기계 부분을 인공 지능 상기 응답을 통해, 표현을", " 이 방법은 먼저 로봇의 주변 환경 (6)을 검출하는 이미지 시퀀스 (5)를 제공한다", "인공 지능 프로세스의 기계 검토 부분을 통해, 상기 변환된 파일에 대한 상기 적어도 하나의 표현을 적용하여 상기 각 질문에 대한 응답을 자동으로 생성하는 것", " 압축률 네트워크 모델에 기초하여 디코딩된 동영상의 프레임에 포함된 복수의 이미지 블록들 각각의 압축률을 획득하고, 획득된 복수의 압축률에 기초하여 프레임의 압축률을 획득한다" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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Download modules.json from kategosari/cliffsofdover_tsdae2: direct link, hf CLI and curl.
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-
https://huggingface.co/kategosari/cliffsofdover_tsdae2/resolve/main/modules.json
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-
hf download hf://kategosari/cliffsofdover_tsdae2/modules.json
-
curl -L -o modules.json https://huggingface.co/kategosari/cliffsofdover_tsdae2/resolve/main/modules.json
229 Bytes
| [ | |
| { | |
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| }, | |
| { | |
| "idx": 1, | |
| "name": "1", | |
| "path": "1_Pooling", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Pooling" | |
| } | |
| ] |