Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Burmese
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
myanmar
burmese
nlp
text-embeddings-inference
Instructions to use DatarrX/myX-Semantic with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use DatarrX/myX-Semantic with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("DatarrX/myX-Semantic") sentences = [ "▁ထို အလုပ်ရုံ သည် ▁ကျနော် ၏ ▁ကိုယ်ရေး အချက်အလက် များကို ဖတ်ရှု ကာ ▁မေးခွန်းများ ▁မေး ကာ ▁ကျနော့်ကို ▁ဝယ် လိုက်ပါတော့သည်။", "▁ထုံးတမ်းစဉ်လာ ▁လေး ပါး တွင် ▁ကံ ▁၊ ▁တရား ▁၊ ▁သ မ် စာ ▁၊ ▁မော သံ ▁နှင့် ▁ယောဂ ▁အမျိုးအစား ▁အမျိုးမျိုး တို့ ▁ပါဝင် သည်။", "▁ကိုယ်ပိုင် ဟန် ၊ ▁ကိုယ်ပိုင် ဒီဇိုင်း ၊ ▁ကိုယ်ပိုင် စိတ်ကူး ၊ ▁ကိုယ်ပိုင် ဖန်တီး မှုကို ▁ပြသ သည့် ▁ဝတ်စုံ များကို ▁ဒီဇိုင်နာ ▁မ မီး မီး က ▁ပန်းချီကား တစ်ချပ် သဖွယ် ▁ဖန်တီး သူဖြစ်သည်။" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 746 Bytes
ba8626b | 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 | {
"add_cross_attention": false,
"architectures": [
"BertModel"
],
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"bos_token_id": null,
"classifier_dropout": null,
"dtype": "float32",
"eos_token_id": null,
"gradient_checkpointing": false,
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 384,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 1536,
"is_decoder": false,
"layer_norm_eps": 1e-12,
"max_position_embeddings": 512,
"model_type": "bert",
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"pad_token_id": 0,
"position_embedding_type": "absolute",
"tie_word_embeddings": true,
"transformers_version": "5.0.0",
"type_vocab_size": 2,
"use_cache": true,
"vocab_size": 250037
}
|