Hugging Face's logo Hugging Face
  • Models
  • Datasets
  • Spaces
  • Buckets new
  • Docs
  • Enterprise
  • Pricing
    • Website
      • Tasks
      • HuggingChat
      • Collections
      • Languages
      • Organizations
    • Community
      • Blog
      • Posts
      • Daily Papers
      • Learn
      • Discord
      • Forum
      • GitHub
    • Solutions
      • Team & Enterprise
      • Hugging Face PRO
      • Enterprise Support
      • Inference Providers
      • Inference Endpoints
      • Storage Buckets

  • Log In
  • Sign Up

anhtuansh
/
halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e

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
Model card Files Files and versions
xet
Community

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
halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e
1.13 GB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
anhtuansh's picture
anhtuansh
Add new SentenceTransformer model
aad77bc verified over 1 year ago
  • 1_Pooling
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • .gitattributes
    1.57 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • README.md
    277 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • config.json
    707 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • config_sentence_transformers.json
    199 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • model.safetensors
    1.11 GB
    xet
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • modules.json
    349 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • sentence_bert_config.json
    53 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • special_tokens_map.json
    964 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • tokenizer.json
    17.1 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • tokenizer_config.json
    1.34 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago