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

Omartificial-Intelligence-Space
/
mmbert-base-arabic-nli

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Arabic
modernbert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:900000
loss:GISTEmbedLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use Omartificial-Intelligence-Space/mmbert-base-arabic-nli with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use Omartificial-Intelligence-Space/mmbert-base-arabic-nli with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("Omartificial-Intelligence-Space/mmbert-base-arabic-nli")
    
    sentences = [
        "ممكن تخبرني ارتفاع برج الخليفة",
        "الزيادات في سكان الجبل الأسود. أنهى الجبل الأسود عام 2014 عدد سكانه 621800 نسمة ، وهو ما يمثل زيادة قدرها 279 شخصًا مقارنة بعام 2013.",
        "يبلغ ارتفاعه الإجمالي 829.8 مترًا (2،722 قدمًا) وارتفاع السقف (باستثناء الهوائي) 828 مترًا (2،717 قدمًا) ، وكان برج خليفة أطول مبنى في العالم منذ ظهوره في أواخر عام 2008. برج خليفة",
        "في 4 يناير 2010 ، تحولت أنظار العالم إلى برج خليفة حيث افتتح صاحب السمو الشيخ محمد بن راشد آل مكتوم ، نائب رئيس الدولة رئيس مجلس الوزراء حاكم دبي ، أطول برج في العالم. تلا ذلك عرض ضوئي وصوتي مذهل وتم بثه في جميع أنحاء العالم. يشارك."
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
mmbert-base-arabic-nli / 1_Pooling
321 Bytes
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 1 commit
Omartificial-Intelligence-Space's picture
Omartificial-Intelligence-Space
Upload 17 files
3ccf048 verified 8 months ago
  • config.json
    321 Bytes
    Upload 17 files 8 months ago