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

RamsesDIIP
/
me5-large-construction-cat

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
multilingual
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:5295
loss:MatryoshkaLoss
loss:TripletLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use RamsesDIIP/me5-large-construction-cat with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use RamsesDIIP/me5-large-construction-cat with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("RamsesDIIP/me5-large-construction-cat")
    
    sentences = [
        "query: Formigonament per a cèrcols inclinats amb formigó per armar, amb 20% de granulats de material reciclat de formigons, amb additiu hidròfug HRA - 40 / F / 20 / XC4 + XS3 amb una quantitat de ciment de 400 kg/m3 i relació aigua ciment =< 0.45, abocat amb bomba",
        "passage: Col·locació de revestiment ceràmic en parets exteriors amb una alçària màxima de 3 m, utilitzant rajoles rectangulars o quadrades de ceràmica vidriada, amb una densitat de 76 a 115 peces/m2, de gamma alta, grup BIII (UNE-EN 14411), fixades amb adhesiu cimentós tipus C2 segons la norma UNE-EN 12004 i rejuntades amb beurada CG2 (UNE-EN 13888).",
        "passage: Formigonament per a cèrcols horitzontals amb formigó convencional, sense additius, amb una quantitat de ciment de 350 kg/m3 i relació aigua ciment =< 0.50, abocat manualment.",
        "passage: Formigonament per a cèrcols inclinats amb formigó armat, incorporant un 20% de granulats reciclats de formigó, utilitzant un additiu hidrofug HRA - 40 / F / 20 / XC4 + XS3, amb una dosi de ciment de 400 kg/m3 i una relació aigua-ciment ≤ 0.45, realitzat mitjançant bomba."
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
me5-large-construction-cat
2.26 GB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
RamsesDIIP's picture
RamsesDIIP
Add new SentenceTransformer model
fc1d432 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
    40.3 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • config.json
    716 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
    1.15 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago