Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:10200
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use anhtuansh/halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use anhtuansh/halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("anhtuansh/halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e") sentences = [ "1.500.000 ( một triệu năm trăm_nghìn ) đồng / giấy_phép ( theo quy_định tại khoản b điều 4 thông_tư số 143 / 2016 / tt - btc ngày 26 / 9 / 2016 của bộ tài_chính , có hiệu_lực thi_hành kể từ ngày 01 / 01 / 2017 ) .", "phí lệ_phí của thủ_tục : thủ_tục cấp lại giấy_phép thành_lập văn_phòng đại_diện của thương_nhân nước_ngoài tại việt_nam là bao_nhiêu ?", "khi nào người giải_quyết tố_cáo tạm đình_chỉ việc giải_quyết tố_cáo ?", "người điều_khiển , người đi trên phương_tiện , phương_tiện xuất_cảnh , nhập_cảnh qua cửa_khẩu biên_giới đất_liền phải thực_hiện thủ_tục biên_phòng điện_tử như thế_nào ?" ] 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!