Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:2665
loss:OnlineContrastiveLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use DungHugging/mpnet-finetune-full with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use DungHugging/mpnet-finetune-full with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("DungHugging/mpnet-finetune-full") sentences = [ "CCTG sẽ tự động tái tục cả gốc và lãi khi đến hạn", "CCTG không có tính năng tự động tái tục, vốn gốc sẽ chuyển sang lãi suất không kỳ hạn", "Tính toán chỉ số YTM (Yield to Maturity) cho G-Bond.", "xem sao kê chi tiết dòng tiền ra vào mọi lúc mọi nơi" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle