Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:96896
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2") sentences = [ "Đó là chính thức: Thỏa thuận đạt được trên \\\"vách đá tài chính\\\"", "Chỉ số trung bình công nghiệp Dow Jones . DJI kết thúc phiên tăng 56,79 điểm, tương đương 0,67%, lên 8.588,36 điểm - mức cao nhất kể từ ngày 17/1.", "Thượng viện Hoa Kỳ bỏ phiếu về thỏa thuận vách đá tài chính khi thời hạn gần kề", "Nhà hoạt động Trung Quốc Chen hạ cánh ở Mỹ" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Download modules.json from tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 229 Bytes
-
https://huggingface.co/tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2/resolve/main/modules.json
- Command line
-
hf download hf://tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2/modules.json
-
curl -L -o modules.json https://huggingface.co/tranhuudan-fullstack-ai-engineer/final-model-v2/resolve/main/modules.json
229 Bytes
| [ | |
| { | |
| "idx": 0, | |
| "name": "0", | |
| "path": "", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Transformer" | |
| }, | |
| { | |
| "idx": 1, | |
| "name": "1", | |
| "path": "1_Pooling", | |
| "type": "sentence_transformers.models.Pooling" | |
| } | |
| ] |