Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:1530
loss:CoSENTLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use amorfati/custom-hindi-emb-model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use amorfati/custom-hindi-emb-model with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("amorfati/custom-hindi-emb-model") sentences = [ " Kuldeep Yadav : तो क्या बॉलीवुड एक्ट्रेस से शादी करने जा रहे वर्ल्ड चैंपियन कुलदीप यादव? बोले - जल्द ही खुशखबरी मिलेगी... ", "Shagun Apsagun: पूजा में नारियल का खराब निकलना शुभ या अशुभ? जानें मिलने वाले संकेत", "दोस्त की बहन पर आया दिल, प्यार में तोड़ीं धर्म की बेड़ियां, टीम इंडिया के दिग्गज की ऐसी थी लव स्टोरी", "WhatsApp पर और भी ज्यादा स्मार्ट होगा Meta AI, एक इशारे पर कर देगा ये काम, चौंका देंगे फायदे" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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