Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Vietnamese
new
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:130899
loss:MultipleNegativesRankingLoss
custom_code
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use haiFrHust/gte-vi-base-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use haiFrHust/gte-vi-base-v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("haiFrHust/gte-vi-base-v1", trust_remote_code=True) sentences = [ "Những quản lý này cũng ngày càng tập trung vào quản lý , hoạt động , chương trình và dịch vụ giao hàng lợi ích , và hiệu quả của hệ thống thông tin chiến lược lớn của họ .", "Các hoạt động của hệ thống thông tin chiến lược của họ là một trong những điều mà những người quản lý này đang tập trung vào nhiều hơn .", "Tất cả các trường hợp đều nên đi qua cùng một quá trình bất kể họ là ai .", "Eszterhaus viết về những người đàn ông mạnh mẽ ." ] 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!