Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
gemma3_text
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:2295
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use hienNguyen197/my-embedding-gemma_v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use hienNguyen197/my-embedding-gemma_v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("hienNguyen197/my-embedding-gemma_v1") sentences = [ "Theo Chỉ thị 228, những ai được cử làm trưởng ban chỉ đạo bầu cử Trung ương, miền Bắc và miền Nam?", "Chỉ thị 228 nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tổ chức bầu cử công bằng.", "Theo quy định năm 1728, những tiêu chuẩn nào áp dụng cho việc tuyển chọn dân thường vào đội lính Tứ trấn?", "Chỉ thị 228 quy định ai sẽ giữ chức vụ trưởng ban chỉ đạo bầu cử ở Trung ương, miền Bắc và miền Nam?" ] 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!