Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:27671
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use noace/bge-m3-banking-v3-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-v3-final with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("noace/bge-m3-banking-v3-final") sentences = [ "tại sheraton đà nẵng, ưu đãi ẩm thực được phục vụ tại nhà hàng table 88.", "thỏa thuận sử dụng dịch vụ được cấu thành bởi bản điều khoản này và đơn đề nghị của khách hàng.", "khách hàng có thể chấm dứt sử dụng dịch vụ bằng cách gửi yêu cầu cho sacombank.", "sheraton grand danang resort áp dụng ưu đãi tại nhà hàng table 88." ] 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!