Sentence Similarity
sentence-transformers
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xlm-roberta
feature-extraction
dense
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text-embeddings-inference
Instructions to use WesleySAlves/e5-hazmat-classifier with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use WesleySAlves/e5-hazmat-classifier with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("WesleySAlves/e5-hazmat-classifier") sentences = [ "query: Lusan Creme Alisante Suave Profissional 220g O caminho para o cabelo perfeito requer cuidados especiais, e hoje você pode conseguir essa mudança com a ajuda da Lisahair.\n\nLivre de crueldade\nEste produto é feito sem machucar nenhum animal.", "query: Porta Talher E Utensiios Inox Escorredor Garfo Concha Porta Talher e Utensiios Inox Escorredor Garfo Concha Cozinha\nEste Porta Talher e Utensiios Inox Escorredor Garfo Concha Cozinha é exatamente o que você precisa. Um produto belo, prático, durável e que facilitará muito a sua rotina.\n\nProduzido com material durável e de ótima qualidade, este Porta Ta", "query: Jogo Balança Sapo Matemática Equilíbrio Brinquedo Educativo A Balança Divertida Numérica Sapo Sapinho Matemática Educativo é um jogo de tabuleiro educativo que proporciona diversão e aprendizado para crianças a partir de 5 anos. Com o tema de sapos e matemática, o jogo estimula o raciocínio lógico e o desenvolvimento das habilidades numéricas dos pequenos. \n", "query: Frigideira antiaderente de granito Cubestutensil, frigideira de 10 camadas" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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