Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
electra
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:18177
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use kategosari/clliffsofdover2_finetuned with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- sentence-transformers
How to use kategosari/clliffsofdover2_finetuned with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("kategosari/clliffsofdover2_finetuned") sentences = [ "카슈미르는 인도와 파키스탄으로 나뉜다.", "나는 두 시간마다 고양이를 모으는 나의 매일의 의식에 지쳐서 반얀나무 아래에 남아 있었다.", "카슈미르는 인도와 파키스탄에 의해 주장되고 있다.", "○ 신종코로나바이러스 감염증 사례정의에 부합한 경우 검사를 받을 수 있습니다." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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