Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:99056
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use meandyou200175/E5_base_topic with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use meandyou200175/E5_base_topic with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("meandyou200175/E5_base_topic") sentences = [ "query: MU dính 'động đất' khi du đấu ở Nhật\r\nCLB thành Manchester đã bất ngờ chịu thất bại 1-2, trong trận giao hữu với Kashima Antlers, tại Tokyo hôm qua. Ngôi sao tiền vệ Hàn Quốc Park Ji Sung đổ máu thực sự trong trận này.\r\nMU (đỏ) bị bất ngờ bởi Kashima Antlers.\r\nMột cơn động đất nhẹ thực sự đã làm rung chuyển Tokyo và SVĐ Quốc gia Nhật Bản, nhưng không gây hậu quả gì nghiêm trọng. Trận đấu giữa MU và Kashima Antlers vẫn diễn ra bình thường như chưa có gì xảy ra trước đó.\r\nKashima vươn lên dẫn bàn ở ngay phút thứ 5 với quả vôlê chân trái không thể cản phá của Masashi Motoyama. MU kịp san bằng cách biệt chỉ 3 phút sau đó, khi Giggs kết thúc thành công quả tạt dọn cỗ của Ronaldo.\r\nNhưng đội bóng Nhật Bản không phải là đối thủ dễ xơi.", "passage: Làm đẹp", "passage: Thể thao Bóng đá", "passage: Khía cạnh lâm sàng của bệnh viêm phổi do virus cúm H1N1 2009 ở trẻ em" ] 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!