Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:1556
loss:TripletLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use multifuly/cert-contrasitive-embedding with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use multifuly/cert-contrasitive-embedding with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("multifuly/cert-contrasitive-embedding") sentences = [ "개발 쪽 준비하고 있어", "[자격증명: 전기기사] 자격증명: 전기기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 전기 | NCS분류: 전기.전자 | 시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 기사 | 관련전공: ICT로봇공학전공, 휴먼지능로봇공학과, 휴먼・로봇융합전공, 지능형로봇융합전공, 지능로봇학과", "[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신 | 시행기관: 한국데이터산업진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공, 인공지능소프트웨어전공", "[자격증명: SQL개발자(SQLD)] 자격증명: SQL개발자(SQLD) | 유형: 국가민간자격 | 분야: 정보기술 | NCS분류: 정보통신 | 시행기관: 한국데이터산업진흥원 | 등급: 1 | 관련전공: IT미디어공학과, IT·디자인융합학부, ICT융합콘텐츠전공, 인공지능융합전공, 인공지능소프트웨어전공" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 783 Bytes
c958c71 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 | {
"add_cross_attention": false,
"architectures": [
"RobertaModel"
],
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"bos_token_id": 0,
"classifier_dropout": null,
"dtype": "float32",
"eos_token_id": 2,
"gradient_checkpointing": false,
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"is_decoder": false,
"layer_norm_eps": 1e-05,
"max_position_embeddings": 514,
"model_type": "roberta",
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"pad_token_id": 1,
"position_embedding_type": "absolute",
"tie_word_embeddings": true,
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
"transformers_version": "5.0.0",
"type_vocab_size": 1,
"use_cache": true,
"vocab_size": 32000
}
|