Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:102174
loss:TripletLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/model_stage1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use tranhuudan-fullstack-ai-engineer/model_stage1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("tranhuudan-fullstack-ai-engineer/model_stage1") sentences = [ "tôi nghĩ là tôi đã đọc rất nhiều về những đứa trẻ cồn của hội_chứng nghiện rượu mà tôi không biết cô có nghe nói về điều đó hay không", "Tôi đã đọc rất nhiều về cách uống rượu là thực_sự tốt cho trẻ_em .", "Tôi đã đọc về những đứa trẻ của Alcoholics , anh có quen với hội_chứng đó không ?", "Bộ trang_phục cá_nhân không phải là giá rẻ ." ] 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/model_stage1: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 229 Bytes
-
https://huggingface.co/tranhuudan-fullstack-ai-engineer/model_stage1/resolve/main/modules.json
- Command line
-
hf download hf://tranhuudan-fullstack-ai-engineer/model_stage1/modules.json
-
curl -L -o modules.json https://huggingface.co/tranhuudan-fullstack-ai-engineer/model_stage1/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" | |
| } | |
| ] |