Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:102178
loss:TripletLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/stage1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/stage1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("tranhuudan-fullstack-ai-engineer/stage1") sentences = [ "Bàn cho thấy các thiết_kế và sản_xuất kiến_thức cần_thiết để thực_hiện nhiều quyết_định thông_báo hơn .", "Nixon quyết_định rằng hồ chí minh có_thể ở lại miền nam Việt_Nam .", "Không có gì cần_thiết để đưa ra một quyết_định thông_tin .", "Bảng Hiển_thị thiết_kế và sản_xuất thông_tin cần_thiết để đưa ra quyết_định ." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| [ | |
| { | |
| "idx": 0, | |
| "name": "0", | |
| "path": "", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Transformer" | |
| }, | |
| { | |
| "idx": 1, | |
| "name": "1", | |
| "path": "1_Pooling", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Pooling" | |
| } | |
| ] |