Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:1109
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use noace/mpnet-final with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use noace/mpnet-final with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("noace/mpnet-final") sentences = [ "Lãi suất vay tiêu dùng từ thẻ kỳ hạn 2-5 tháng là 12%/năm.", "Mức lãi suất áp dụng cho khoản vay tiêu dùng thẻ kỳ hạn ngắn (2-5 tháng) là 12%.", "Hạn dùng ưu đãi của khách hàng VIP được tính theo năm dương lịch hưởng quyền lợi.", "dịch vụ áp dụng cho nhân viên sacombank được ủy quyền sử dụng thẻ" ] 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!