Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:5750
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use adriansanz/sqv-5ep with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use adriansanz/sqv-5ep with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("adriansanz/sqv-5ep") sentences = [ "El seu objecte és que -prèviament a la seva execució material- l'Ajuntament comprovi l'adequació de l'actuació a la normativa i planejament, així com a les ordenances municipals.", "Quin és el paper de la normativa en la llicència de tala de masses arbòries?", "Com puc actualitzar les meves dades de naixement al Padró?", "Quin és el paper de la persona tècnica competent en la llicència per a la primera utilització i ocupació parcial de l'edifici?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Ctrl+K