Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Romanian
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:1014696
loss:TripletLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use andyP/ro-sentence-transformers-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use andyP/ro-sentence-transformers-v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("andyP/ro-sentence-transformers-v1") sentences = [ "Și i-a trimis să predice împărăția lui Dumnezeu și să vindece bolnavii.", "Nici nu le-ai auzit, nici nu le-ai cunoscutși nici atunci, demult, urechea nu ți-a fost deschisă să le auzi.Căci am știut că sigur te vei purta cu necredincioșieși că, încă din pântec, ai fost numit răzvrătit.", "Apoi, i-a trimis să propovăduiască Împărăția lui Dumnezeu și să tămăduiască pe cei bolnavi.", "Ei s‑au adunat împotriva lui Moise și a lui Aaron și le‑au zis: „Până aici! Ajunge! Toată adunarea, toți sunt sfinți și DOMNUL este în mijlocul lor! De ce vă înălțați voi mai presus de adunarea DOMNULUI?”" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!