Sentence Similarity
sentence-transformers
PyTorch
Transformers
Bengali
xlm-roberta
feature-extraction
dense-passage-retrieval
mpnet
text-embeddings-inference
Instructions to use afschowdhury/retrieval-mpnet-bn with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use afschowdhury/retrieval-mpnet-bn with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("afschowdhury/retrieval-mpnet-bn") sentences = [ "আফগানিস্তান কত রান করেছিল", "ম্যাচটা সিকান্দার রাজারই ছিল। অন্তত রান তাড়ায় নামা শ্রীলঙ্কার ইনিংসের ১৫ ওভার পর্যন্ত অবশ্যই। কিন্তু ব্যাটে বলে দারুণ খেলা জিম্বাবুয়ে অধিনায়ককে হাসতে দিলেন না শ্রীলঙ্কার দুই অভিজ্ঞ ক্রিকেটার। অ্যাঞ্জেলো ম্যাথুস-দাসুন শানাকার সপ্তম উইকেট জুটি ম্যাচ বের করে নেয় জিম্বাবুয়ের নাগাল থেকে। ম্যাথুস অবশ্য দলকে জিতিয়ে ফিরতে পারেননি। তিনি যখন আউট হন, ২ বলে ৬ রান দরকার শ্রীলঙ্কার। দুষ্মন্ত চামিরা ৪ ও ২ রান নিয়ে শেষ বলে গড়ানো ম্যাচে জয় এনে দলকে। ", "অক্ষর প্যাটেল ও অর্শদীপ সিংয়ের দারুণ বোলিংয়ের পর যশস্বী জয়সোয়াল ও শিবম দুবের জোড়া অর্ধশতকে ইন্দোরে সহজ জয়ে এক ম্যাচ বাকি থাকতেই সিরিজ জিতেছে ভারত। ইন্দোরে তিনে নামা গুলবদিন নাইবের ৩৫ বলে ৫৭ রানের ইনিংসে আফগানিস্তান তুলেছিল ১৭২ রান, কিন্তু ভারত সেটি পেরিয়ে গেছে ২৬ বল ও ৬ উইকেট বাকি রেখেই।", "এদিন প্রথম থেকে আক্রমণ ও বল দখলে এগিয়ে ছিল মিসরই। প্রতিযোগিতার সবচেয়ে সফল দলটির এগিয়ে যেতে সময় লাগে মাত্র ২ মিনিট। বাঁ পাশ থেকে আসা ক্রসে সালাহ চেষ্টা করেও ঠিকঠাক সংযোগ ঘটাতে পারেননি। তবে তাঁর পায়ের ছোঁয়ায় বল আসে মোস্তফা মোহাম্মদের কাছে। ভুল করেননি এই ফরোয়ার্ড। দারুণ ফিনিশিংয়ে গোল করে এগিয়ে দেন দলকে।", "আবহাওয়া বেলুনটি ঢাকা থেকে ১২০ কিলোমিটার দূরে কুমিল্লায় অক্ষত অবস্থায় অবতরণ করে। আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ বেলুনটি বায়ুমণ্ডলের বিভিন্ন উচ্চতায় তাপমাত্রা, আর্দ্রতা, বাতাসের গতি এবং বায়ুমণ্ডলের অবস্থা পরিমাপ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এক সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে এ তথ্য জানিয়েছে এআইইউবি।" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [5, 5] - Transformers
How to use afschowdhury/retrieval-mpnet-bn with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("afschowdhury/retrieval-mpnet-bn") model = AutoModel.from_pretrained("afschowdhury/retrieval-mpnet-bn", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Adding `safetensors` variant of this model
#1 opened 10 months ago
by
SFconvertbot