Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Turkish
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:1416892
loss:SoftmaxLoss
loss:CoSENTLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use x1saint/gte-small-tr-v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use x1saint/gte-small-tr-v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("x1saint/gte-small-tr-v2") sentences = [ "A senaryosunun standart teknoloji varsayımları, AEO2001 referans vaka projeksiyonlarının geliştirilmesinde ÇED tarafından kullanılmıştır.", "ÇED standart teknoloji varsayımlarını AEO2001 referans vaka projeksiyonlarını ortadan kaldırmak için kullandı.", "Her şey yolunda ve aklımda hiçbir şey yok.", "Vatikan II Katolik kilisesi içinde iktidarın daha büyük bir merkezileşmesine yol açtı." ] 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!