Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Catalan
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:3755
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use adriansanz/SITGES-BAAI3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use adriansanz/SITGES-BAAI3 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("adriansanz/SITGES-BAAI3") sentences = [ "En el cas que la persona beneficiària mantingui les condicions d’elegibilitat es podrà concedir la pròrroga de la prestació sempre que la persona interessada ho sol·liciti i ho permetin les dotacions pressupostàries de cada exercici.", "Quin és el benefici de l'ajut a la consolidació d'empreses?", "Quin és el requisit per a la persona beneficiària?", "Quin és el benefici del Registre municipal d'entitats per a l'Ajuntament?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!