Hugging Face's logo Hugging Face
  • Models
  • Datasets
  • Spaces
  • Buckets new
  • Docs
  • Enterprise
  • Pricing
    • Website
      • Tasks
      • HuggingChat
      • Collections
      • Languages
      • Organizations
    • Community
      • Blog
      • Posts
      • Daily Papers
      • Learn
      • Discord
      • Forum
      • GitHub
    • Solutions
      • Team & Enterprise
      • Hugging Face PRO
      • Enterprise Support
      • Inference Providers
      • Inference Endpoints
      • Storage Buckets

  • Log In
  • Sign Up

AlexanderAA
/
wh_sentence_model_ft

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:361260
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use AlexanderAA/wh_sentence_model_ft with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use AlexanderAA/wh_sentence_model_ft with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("AlexanderAA/wh_sentence_model_ft")
    
    sentences = [
        "когда и кем был объявлен еретическим культ Астральных Ножей?",
        "Вороные Мечи (англ. Sable Swords ) — орден Адептус Астартес неизвестного происхождения и Основания [ 1 ] .\n\nИСТОРИЯ [ ]",
        "Ракетная пусковая установка «Циклон» — специально разработана для использования с тактическим доспехом дредноута . Позволяет быстро запускать ракеты с двойных стеллажей, эта ракетная система также компенсирует некоторую негибкость терминатора , предоставляя больше возможностей в бою. Каждый из ракетных отсеков установки может быть загружен любым видом ракеты, позволяя носителю решать, каким типом ракеты стрелять.\nОдноразовый ракетомёт — пользуется популярностью у СПО , поскольку он прост в использовании и не требует зарядки или перезарядки. Это оружие обычно поставляется с предварительно заряженной фраг- или крак-ракетой.\nПусковая установка «Коготь Дрейка» — примитивная пусковая установка стреляет тонкоствольной боеголовкой и названа в честь вольного торговца , который издевался над ее диковинным внешним видом. Прямой урон минимален, но, как обнаружил Дрейк, взрывоопасный груз разбивается на смертельные осколки, которые ужасны при удалении.",
        "Записи, касающиеся событий мученической смерти Катерины, крайне скудны и порой противоречивы, причем самый старый и надежный отчёт содержится в обугленном фрагменте пергамента, известном как Свиток Канделы . Разборчивый почерк на этом свитке гласит, что Катерина встретила свой конец, когда  была убита культом ведьм Мнестей, но нет никаких указаний на то, что это был за культ или как им удалось убить почитаемого воина.Записи Экклезиархии гласят, что известие о кончине Екатерины вызвало волну скорби по всей Адепта Сороритас, и многие ордена проводили недельные молитвенные бдения, дабы почтить смерть святой. Её сестры из ордена Огненного Сердца, в свою очередь, так скорьели по потере Катерины, что переименовали свой орден в орден Пресвятой Девы-Мученицы."
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
wh_sentence_model_ft
503 MB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
AlexanderAA's picture
AlexanderAA
Add new SentenceTransformer model
0906b06 verified 9 months ago
  • 1_Pooling
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • .gitattributes
    1.62 kB
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • README.md
    54.8 kB
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • config.json
    619 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • config_sentence_transformers.json
    283 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • model.safetensors
    471 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • modules.json
    229 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • sentence_bert_config.json
    57 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • special_tokens_map.json
    964 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • tokenizer.json
    17.1 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • tokenizer_config.json
    1.45 kB
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago
  • unigram.json
    14.8 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model 9 months ago