Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:11661069
loss:MatryoshkaLoss
loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use alina0195/robert-retriever with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use alina0195/robert-retriever with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("alina0195/robert-retriever") sentences = [ "Populația orașului Mirabel din Canada", "Mustique (pronunțat /mÊCVstiËk/) este o insulă privată mică, care face parte din Sf. Vincent și Grenadinele. Insula este una dintre insulele numite Grenadinele, majoritatea aflate în Sf. Vincent și Grenadinele, în Indiile de Vest. Insula se află în Parohia Grenadinele, o zonă administrativă a țării. Istoria insulei Mustique și a insulelor Grenadine în general datează din secolul al XV-lea, când marinari spanioli au zărit pentru prima oară acest grup de mici insule stâncoase și le-au botezat Los Pajaros (păsări), deoarece semănau cu un mic cârd de păsări care zboară deasupra mării.", "La momentul recensământului din 2006, Mirabel avea o populație de 34.626 de locuitori. Populația din Mirabel reprezintă 0,46% din totalul populației Quebec-ului (care număra 7.546,131 de locuitori la acel moment). Cu o populație de 34.626 de locuitori în 2006, cea a Mirabel a crescut cu 26,77% față de recensământul din 2001 (care a numărat 27.315 de locuitori).", "Montreal, Quebec, încorporat ca oraș în 1832, are o populație de 1.704.694 (conform recensământului din 2016) și 1.649.519 (conform recensământului din 2011). Montreal este al doilea oraș al Canadei ca mărime și găzduiește aproape jumătate din populația provinciei Quebec. Este metropola provinciei și a fost cel mai populat oraș din Canada timp de un secol și jumătate." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| { | |
| "word_embedding_dimension": 1024, | |
| "pooling_mode_cls_token": false, | |
| "pooling_mode_mean_tokens": true, | |
| "pooling_mode_max_tokens": false, | |
| "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false, | |
| "pooling_mode_weightedmean_tokens": false, | |
| "pooling_mode_lasttoken": false, | |
| "include_prompt": true | |
| } |