Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:522520
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Instructions to use Ryuk00/qwen-embedding-finetuned-v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use Ryuk00/qwen-embedding-finetuned-v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Ryuk00/qwen-embedding-finetuned-v2") sentences = [ "<|im_start|>assistant\nお電話ありがとうございます。[姓名]でございます。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nすみません、リモコンの不具合で新しいものに交換したのですが、音量の変化がないんです。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nお電話番号からお伺いできますか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\n[数字]です。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nご契約者様のお名前をフルネームでお伺いできますか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\n[姓名]です。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n[姓名]様ですね。お電話口はご本人様でよろしいでしょうか。\n念のため[姓名]様の生年月日もお伺いできますか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\n昭和30年8月14日です。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n30年の8月14日ですね。\n[姓名]様、お客様情報でプレミアムサービスのご契約を確認いたしました。いつもご利用ありがとうございます。\n[姓名]様、今チューナーとテレビのお近くにいらっしゃいますでしょうか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nはい。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n今お使いになっているプレミアムチューナーは、TTS[数字]Aと書かれているチューナーでお間違いないですか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nはい。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nそれでは[姓名]様、接続されているテレビのメーカーはどちらになりますか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nシャープです。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nシャープですね。それでは[姓名]様、テレビメーカーの設定を今から行いたいと思います。今チューナー側のリモコン操作に切り替えはできていますか。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nはい、できています。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nそれでは[姓名]様、この[数字]Aの新しいリモコンを見ていただくと、一番上の方にテレビという枠の中に横長の電源ボタンがあると思います。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nはい。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nこの横長の電源ボタンを押すと、左側の丸い電源が赤く点灯すると思います。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nはい、点灯しました。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nそれではこの点灯している間にボタンを押していただきたいので、もう一度横長の電源ボタンを押してください。<|im_end|>\n<|im_start|>user\nはい、点滅しました。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nそれでは点灯した際に、3と1を続けて押して31と入力してください。<|im_end|>\n<|im_start|>user\n押しました。<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", "点灯は消えましたか。", "赤いランプがついたままですか。長押ししてもらったらまず赤いランプ点滅しませんか。", "赤いランプがついたままですか。長押ししてもらったらまず赤いランプ点滅しませんか。" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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