Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:68138
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use Miya67/aiq-scoring-e5-small-wiki with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use Miya67/aiq-scoring-e5-small-wiki with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Miya67/aiq-scoring-e5-small-wiki") sentences = [ "query: 問題: 株式取引などで、自己資金に借入れ金を加えることでより大きな損益が生じることを、「梃子の原理」を意味する英語で「何効果」というでしょう? 回答: レバレッジ", "query: 問題: 株式取引などで、自己資金に借入れ金を加えることでより大きな損益が生じることを、「梃子の原理」を意味する英語で「何効果」というでしょう? 回答: 自己資本比率", "query: 問題: 株式取引などで、自己資金に借入れ金を加えることでより大きな損益が生じることを、「梃子の原理」を意味する英語で「何効果」というでしょう? 回答: レヴァレッジ", "query: 問題: アジア初のオリンピックの開催地は東京でしたが、アジア初の万国博覧会の開催地はどこの都市だったでしょう? 回答: 大坂" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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