Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Nepali
English
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:98620
loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use jangedoo/sanolm-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use jangedoo/sanolm-v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("jangedoo/sanolm-v1") sentences = [ "वित्तीय वर्ष २०८१ देखि प्रदेश सरकारको पोर्टलबाट प्रादेशिक न्यायिक सहायता कोषमा अनलाइन आवेदन दिन मिल्ने नीति कुन हो?", "नीति सूचना: प्रादेशिक न्यायिक सहायता कोषको लागि नागरिकले अनलाइन माध्यमबाट दरखास्त दिन पाउने व्यवस्था वित्तीय वर्ष २०८१ बाट लागू भएको छ। यस अन्तर्गत आवेदकले सम्बन्धित प्रदेश सरकारको आधिकारिक पोर्टलमार्फत निवेदन पेश गर्न सक्नेछन्।", "नीति सूचना: नागरिकले प्रादेशिक न्यायिक सहायता कोषबाट सहायता लिन केन्द्रीय कार्यालयमा उपस्थित हुनुपर्छ भन्ने व्यवस्था खारेज गरिएको छ। अब सेवा भौतिक रूपमा मात्र उपलब्ध हुनेछ, अनलाइन प्रणाली लागू हुँदैन।", "कार्यविधि सूचना: प्रादेशिक न्यायिक सहायता कोषको लागि दरखास्त दिने अनलाइन माध्यम वित्तीय वर्ष २०८२ देखि लागू हुने गरी तयार गरिएको छ। हाललाई कागजी निवेदन मात्र मान्य हुन्छ।", "स्थानीय निकायले जारी गरेको नीति सूचना: वित्तीय वर्ष २०८१ मा प्रादेशिक न्यायिक सहायता कोषको लागि छुट्ट्याइएको बजेट ४ करोड रुपैयाँ थियो। यस्तो रकम केन्द्रीय कोषभन्दा फरक छ। आवेदकले प्रदेश सरकारको पोर्टलबाट मात्र निवेदन दिनुपर्ने व्यवस्था गरिएको छ।", "नीति सूचना: केन्द्रीय न्यायिक सहायता कोषको लागि अनलाइन आवेदन प्रणाली वित्तीय वर्ष २०८१ बाट सञ्चालनमा आएको छ। प्रादेशिक कोषभन्दा फरक रूपमा केन्द्रीय पोर्टलबाट नै दरखास्त दिनुपर्ने व्यवस्था छ।" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [6, 6] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle