|
|
--- |
|
|
library_name: sentence-transformers |
|
|
pipeline_tag: sentence-similarity |
|
|
tags: |
|
|
- sentence-transformers |
|
|
- feature-extraction |
|
|
- sentence-similarity |
|
|
- transformers |
|
|
|
|
|
--- |
|
|
|
|
|
# basic-go/math-ru-sbert |
|
|
|
|
|
Это [Sentence Transformer](https://www.SBERT.net), предназначенный для векторизации текстов с математическими выражениями. Полученные векторные представления могут использоваться для выявления дубликатов, оценки семантического сходства и информационного поиска. |
|
|
|
|
|
## Использование |
|
|
|
|
|
Вместе с предустановленной библиотекой [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) модель можно использовать следующим образом: |
|
|
|
|
|
```python |
|
|
from sentence_transformers import SentenceTransformer |
|
|
sentences = [r"\(\int \rho(x) dx\)"] |
|
|
|
|
|
model = SentenceTransformer('basic-go/math-ru-sbert') |
|
|
embeddings = model.encode(sentences) |
|
|
print(embeddings) |
|
|
``` |
|
|
|
|
|
Вместе с тем рекомендуется использовать модель в составе библиотеки [Emma](https://github.com/basic-go-ahead/emma) для актуальной пред- и постобработки данных. |
|
|
|
