Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:40597
loss:LoggingBAS
text-embeddings-inference
Instructions to use omarelsayeed/MailBoxModel with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use omarelsayeed/MailBoxModel with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("omarelsayeed/MailBoxModel") sentences = [ "فوري اليومي : عند إضافة أموال الي فوري اليومي يكون هناك اختيارين بين إضافة مبلغ أو اختيار عدد وثائق", "انا حولت مبلغ ٢٠٠٠٠ج يوم ٢٠/١٠/٢٠٢٤ ولم تصل الي حسابي فوري وقدمت شكوي ولم يرد عليا نهاءيا", "الرجاء إضافة الحجز لتذاكر القطار .", "الرجاء إضافة الحجز لتذاكر القطار ." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 695 Bytes
bb4ba75 | 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 33 34 35 36 37 38 | {
"cls_token": {
"content": "[CLS]",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false
},
"mask_token": {
"content": "[MASK]",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false
},
"pad_token": {
"content": "[PAD]",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false
},
"sep_token": {
"content": "[SEP]",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false
},
"unk_token": {
"content": "[UNK]",
"lstrip": false,
"normalized": false,
"rstrip": false,
"single_word": false
}
}
|