Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
longformer
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:547034
loss:MSELoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use lemon-mint/KoEnNanoE-Iter25-final with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use lemon-mint/KoEnNanoE-Iter25-final with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("lemon-mint/KoEnNanoE-Iter25-final") sentences = [ "query: 전쟁이 끝난 후에도 인물들은 어떻게 살아갈까요?", "query: 오타비아노 데글리 우발디니는 어떤 전투에서 승리했습니까?", "passage: 푸흐스는 언어 사건(Sprachereignis)이 신앙의 형성에서 중요한 역할을 한다고 주장했습니다. 그는 예수의 말씀과 행위가 \"언어 사건\"을 구성하며, 이 사건을 통해 신앙이 최초로 언어에 진입하고 \"존재의 집\"인 언어 안에서 존재적 가능성으로 제공된다고 설명했습니다.\n\n즉, 예수의 말씀과 행위는 단순한 역사적 사건을 넘어서서 인간의 존재를 새롭게 조명하고 신앙의 가능성을 열어주는 언어적 사건으로 이해되어야 합니다. 푸흐스는 이러한 언어 사건을 통해 하나님의 사랑이 구체화되고, 미래에 대한 희망과 사랑의 삶을 위한 가능성이 열린다고 주장했습니다.", "query: 센트럴 아케이드 건설 계획은 어디에서 처음 제안되었습니까?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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