Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Spanish
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:81
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use adriansanz/st-SIT-test with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use adriansanz/st-SIT-test with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("adriansanz/st-SIT-test") sentences = [ "Disposeu del servei OAC360º d'assistència en la tramitació electrònica amb el que podeu contactar de dilluns a divendres de 08:00 a 20:00 a través del tel. 935 955 094, del correu oac360@sitges.cat, o del servei Truca'm, omplint el formulari perquè us truquin.", "Com es pot demanar la comunicació prèvia d'obres per instal·lacions de plaques solars en sol urbà?", "Quin és el correu electrònic per contactar amb el servei OAC360º?", "Quin és l'efecte del silenci administratiu?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle