Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:114456
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use hotamago/baai-general-embedding-finetune with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use hotamago/baai-general-embedding-finetune with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("hotamago/baai-general-embedding-finetune") sentences = [ "Đối tượng hưởng chính sách ưu đãi đối với công nghiệp hỗ trợ được quy định như thế nào?", "1. Hoạt động thương mại là hoạt động nhằm mục đích sinh lợi, bao gồm mua bán hàng hoá, cung ứng dịch vụ, đầu tư, xúc tiến thương mại và các hoạt động nhằm mục đích sinh lợi khác.", "\"Điều 11. Đối tượng và thủ tục xác nhận ưu đãi\n1. Đối tượng ưu đãi:\nDự án sản xuất sản phẩm công nghiệp hỗ trợ thuộc Danh mục sản phẩm công nghiệp hỗ trợ ưu tiên phát triển: Bao gồm dự án đầu tư mới, dự án mở rộng và đổi mới công nghệ có ứng dụng thiết bị mới, quy trình sản xuất mới, sản xuất sản phẩm với năng lực sản xuất tăng ít nhất 20%.\"", "Nghị định này áp dụng đối với tổ chức, cá nhân sử dụng năng lượng tại Việt Nam." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Ctrl+K