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

Omerhan
/
checkpoint-60-aixr

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Turkish
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:19931
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use Omerhan/checkpoint-60-aixr with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use Omerhan/checkpoint-60-aixr with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("Omerhan/checkpoint-60-aixr")
    
    sentences = [
        "En yakın restoranı bulun.",
        "\"Hangi parkurlarda yürüyüş yapmayı tercih ediyorsun?\"",
        "Brooklyn, NY",
        "En yakın restoranı bulmak için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:\n\n1. **Harita Uygulamaları**: Google Maps veya Apple Maps gibi harita uygulamaları, yakınınızdaki restoranları listeleyebilir. Bu uygulamalarda \"restoran\" araması yaparak konumunuza en yakın seçenekleri görüntüleyebilirsiniz.\n\n2. **Yelp veya TripAdvisor**: Bu uygulamalar, kullanıcı yorumları ve puanlamalarına göre restoranları sıralayarak en iyi seçenekleri bulmanızı sağlar.\n\n3. **OpenTable**: Bu uygulama, özellikle restoran rezervasyonu yapmak isterseniz faydalı olabilir.\n\nBrooklyn, NY'de birçok restoran seçeneği bulunmaktadır, bu yüzden belirli bir tür mutfak veya yemek arıyorsanız aramanızı daraltmak iyi bir strateji olabilir."
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
checkpoint-60-aixr
2.26 GB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
Omerhan's picture
Omerhan
Add new SentenceTransformer model.
e4bfd02 verified over 1 year ago
  • 1_Pooling
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • .gitattributes
    1.57 kB
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • README.md
    21 kB
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • config.json
    728 Bytes
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • config_sentence_transformers.json
    201 Bytes
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • model.safetensors
    2.24 GB
    xet
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • modules.json
    349 Bytes
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • sentence_bert_config.json
    53 Bytes
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • sentencepiece.bpe.model
    5.07 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • special_tokens_map.json
    964 Bytes
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • tokenizer.json
    17.1 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago
  • tokenizer_config.json
    1.37 kB
    Add new SentenceTransformer model. over 1 year ago