Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:3379
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use noace/bge-m3-banking-v2-final with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use noace/bge-m3-banking-v2-final with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("noace/bge-m3-banking-v2-final") sentences = [ "nếu ngày điều chỉnh lãi suất trùng ngày nghỉ, sẽ tính vào ngày làm việc liền kề trước đó.", "lãi suất tài khoản thanh toán vnd là 0,3%/năm cho số dư trên 100 triệu.", "tài khoản vé số không dùng để chứa tiền.", "trường hợp ngày 27/08 là ngày lễ, lãi suất sẽ được xác định vào ngày làm việc ngay trước đó." ] 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!