Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
new
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:579077
loss:MultipleNegativesRankingLoss
loss:CosineSimilarityLoss
custom_code
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use mssongit/embedding1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use mssongit/embedding1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("mssongit/embedding1", trust_remote_code=True) sentences = [ "공공부문 채용의 경우 안전·건강 등 국민생활과 밀접한 서비스 중심으로 국가공무원을 1만 6000명 증원하고, 공공기관 필수인력 확충을 추진한다.", "공공부문 채용의 경우 안전보건 등 국민생활과 밀접한 서비스를 중심으로 국가공무원을 1만6000명 늘리고 공공기관 필수인력 확충을 추진하기로 했습니다.", "백열등보단 간접 조명을 켜두고 독서를 하는게 좋을 것 같아", "이번에 공개한 기관별 정규직 전환 실적은 ‘공공부문 비정규직 고용개선 시스템’(http://public.moel.go.kr)에서 확인할 수 있다." ] 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!