Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
modernbert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:28990
loss:CoSENTLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use 8Opt/mmbert-base-vn-sts-001 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use 8Opt/mmbert-base-vn-sts-001 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("8Opt/mmbert-base-vn-sts-001") sentences = [ "Bộ Y tế Trung Quốc cho biết thêm 5 người đã chết vì Sars và thêm 159 người bị nhiễm bệnh.", "Hôm thứ Hai, Trung Quốc cho biết thêm 9 người đã chết vì SARS và 160 người nữa bị nhiễm virus này.", "Cộng hòa Hồi giáo là nước áp dụng nhiều hình phạt tử hình nhất trên thế giới sau Trung Quốc.", "Chỉ số Dow Jones Industrial Average tăng 194,14 điểm, hoặc 2,09%, lên 9.469,20 sau khi giảm hơn 1% một ngày trước đó." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!