Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:3500
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use htdht/e5_base_finetuned_5000 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use htdht/e5_base_finetuned_5000 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("htdht/e5_base_finetuned_5000") sentences = [ "Sang Trọng Cao Cấp Phong Cách TC1200 Jacquard Satin 4in1 Bộ Chăn Gối Vỏ Gối Túi Đựng Chăn Màn Cưới Giường-014 Chăn trải giường, vỏ gối và đệm lót", "Tên sản phẩm: Được sản xuất bởi Johnny Women's Chic Palazzo Lounge Pants S HEATHER_DARK_GREY Thương hiệu: Made by Johnny Danh mục: Quần áo > Quần áo nữ > Quần nữ > Quần nữ Mô tả: Những chiếc quần palazzo này là sự bổ sung hoàn hảo cho bất kỳ tủ quần áo nào! Thoải mái và phong cách, những chiếc quần này mang lại vẻ ngoài dễ dàng và sang trọng. Chất liệu vải nhẹ (95% Rayon / 5% Spandex) thoáng mát, thoáng mát, giúp bạn luôn mát mẻ và thoải mái suốt cả ngày. Thiết kế chân rộng tạo dáng tôn dáng, tôn dáng cho mọi dáng người. Những chiếc quần này có nhiều màu sắc và màu nhuộm phù hợp với mọi phong cách. Cho dù bạn đang đến văn phòng hay đi chơi đêm, những chiếc quần này chắc chắn sẽ hoàn thiện vẻ ngoài của bạn. Hãy sẵn sàng để thể hiện sự nổi bật trong chiếc quần sành điệu và thoải mái này! Tags: Người đánh giá nhấn mạnh: sự thoải mái, mềm mại, màu sắc", "Tên sản phẩm: 10 chiếc Burgundy Satin Ghế Tất Khách sạn Tiệc Tiệc Sinh Nhật Sự Kiện Trang Trí Đám Cưới Ghế Thắt Nơ Thương hiệu: SHEIN Danh mục: Sash Mô tả: Trả hàng miễn phí ✓ Giao hàng miễn phí ✓. 10 chiếc Khăn thắt lưng cho ghế Burgundy Satin Tiệc tiệc khách sạn Sự kiện sinh nhật Trang trí đám cưới Ghế Thắt nơ- Thắt lưng tại SHEIN.", "Tên sản phẩm: Sang Trọng Cao Cấp Phong Cách TC1200 Jacquard Satin 4in1 Bộ Chăn Gối Vỏ Gối Túi Đựng Chăn Màn Cưới Giường-014 Danh mục: Gia đình và cuộc sống > Bộ đồ giường > Chăn trải giường, vỏ gối và đệm lót Mô tả: -100 Nuevo y de alta calidad -Suave, Cálido y cómodo para adaptarse a la piel sin estimulación. -Impresión Y teñido en color verde -Cuidado Facil, lavable a máquina -Sin Pilling, sin pérdida de color, sin encogimiento ============== 🎀🎀🎀 ============== estilo :1200TC Juego de cama satinada de estilo europeo Material :A:Tejido Satinado jacquard;B:Algodón lavado El Paquete incluye : 👉1 pieza de sábana plana (una pieza de tela, sin bandas elásticas) 👉1 Uds. De funda de edredón (con cremallera) 👉2 piezas de funda de almohada 💕Antes de realizar un pedido, debe saber si el artículo es del tamaño adecuado para su cama. ============== 🎀🎀🎀 ============== 🛏️ 📌Tamaño: Cama de 1,2 m = (4 pies) Cama de 1,5 m = (5 pies) Cama de 1,8 m = (6 pies) Cama de 2,0 m = (6,6 pies) ============== 🎀🎀🎀 ============== ✔️ Juego de sábana plana 🛏️ Tamaño Queen adecuado→ Cama de 1,5 m-1,8 m de ancho: (4 piezas) ☑️ 1 Uds x sábana plana 245cm x 245cm ☑️ 1 Uds x funda de edredón 200 cm x 230 cm ☑️ 2 uds x funda de almohada 48 cm x 74 cm 🛏️ King Size adecuado→ 1.8m-2.0m ancho cama: (4pcs) ☑️ 1 Uds x sábana plana 245cm x 245cm ☑️ 1 Uds x funda de edredón 200 cm x 230 cm ☑️ 2 uds x funda de almohada 48 cm x 74 cm ============== 🎀🎀🎀 ============== 🔹Tipos: Juego de sábanas planas 🔹Material: tejido Jacquard satinado 🔹Peso del paquete: 2500g 🔹Instrucciones de cuidado: lavar a mano y a máquina, lavar en seco 🔴Darse cuenta: 1 juego de 1,2 m es 3 en 1, solo hay 1 funda de almohada en juego de 1,2 m. 2 La sábana plana es un trozo de tela sin gomas 3 no hay edredón ni manta en el interior, sino una funda de edredón. 4la funda del edredón es una funda, se puede utilizar para cubrir el edredón, la manta o el algodón, también puedes considerarla una manta fina de doble capa con cremallera. 5 Permita una diferencia de 1-2 cm debido a la medición manual, gracias. 🔺Comentarios: 1 Si tiene algún problema con su pedido, comuníquese primero con nuestro Servicio al Cliente, le proporcionaremos una solución satisfactoria lo antes posible." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle