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

JustscrAPIng
/
cultour-base-model-v2

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:790
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use JustscrAPIng/cultour-base-model-v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use JustscrAPIng/cultour-base-model-v2 with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("JustscrAPIng/cultour-base-model-v2")
    
    sentences = [
        "Nhà tang lễ Bệnh viện Nguyễn Tri Phương, còn gọi là nhà tang lễ Quảng Đông, tọa lạc tại địa chỉ 336 Trần Phú, Phường 7, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh, phục vụ nhu cầu tổ chức tang lễ cho cộng đồng người Việt và người Hoa. Địa điểm này hoạt động 24/24, cung cấp dịch vụ tổ chức tang lễ trọn gói, có bãi đậu xe riêng và được nhiều người đánh giá cao về sự chu đáo, giá cả hợp lý.\nhttps://phucanvienlongan.vn/blogs/tin-tuc/tim-hieu-ve-nha-tang-le-benh-vien-nguyen-tri-phuong",
        "french colonial architecture indochina villa balcony yellow walls shutters kiến trúc pháp thuộc địa đông dương biệt thự tường vàng cửa chớp",
        "secular non-religious atheism no religion không tôn giáo vô thần thế tục",
        "restaurant place to eat food dining hungry lunch dinner eatery nhà hàng quán ăn tiệm cơm ăn uống"
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
cultour-base-model-v2
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
JustscrAPIng's picture
JustscrAPIng
Upload 11 files
a7c32d7 verified 6 months ago
  • 1_Pooling
    Upload 11 files 6 months ago
  • .gitattributes
    1.62 kB
    Upload 11 files 6 months ago
  • README.md
    17.8 kB
    Upload 11 files 6 months ago
  • config.json
    613 Bytes
    Upload 11 files 6 months ago
  • config_sentence_transformers.json
    283 Bytes
    Upload 11 files 6 months ago
  • model.safetensors
    471 MB
    xet
    Upload 11 files 6 months ago
  • modules.json
    229 Bytes
    Upload 11 files 6 months ago
  • sentence_bert_config.json
    57 Bytes
    Upload 11 files 6 months ago
  • special_tokens_map.json
    964 Bytes
    Upload 11 files 6 months ago
  • tokenizer.json
    17.1 MB
    xet
    Upload 11 files 6 months ago
  • tokenizer_config.json
    1.45 kB
    Upload 11 files 6 months ago
  • unigram.json
    14.8 MB
    xet
    Upload 11 files 6 months ago