luiggy2620/distiluse-es-legal-balanced-onnx

distiluse-es-legal-embeddings (ONNX Quantized)

Este es un modelo sentence-transformers fine-tuneado a partir de sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2, exportado a formato ONNX y cuantizado para una inferencia más eficiente. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 512 dimensiones y puede usarse para similitud textual semántica, búsqueda semántica, extracción de parafraseo, clasificación de texto, agrupamiento, y más.

Casos de Uso

El modelo está optimizado para:

• Escrituras públicas: Venta de vehículos, venta de inmuebles, constitución de sociedades
• Secciones legales: Encabezados, comparecencias, minutas, sellos, conclusiones, poderes
• Búsqueda semántica en documentos legales
• Extracción de información de escrituras públicas
• Clasificación de secciones de documentos legales

Detalles del Modelo

Descripción del Modelo

• Tipo de Modelo: Sentence Transformer (ONNX Quantized)
• Modelo base: sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2
• Longitud Máxima de Secuencia: 128 tokens
• Dimensionalidad de Salida: 512 dimensiones
• Función de Similitud: Similitud del coseno
• Idioma: Español
• Licencia: apache-2.0

Fuentes del Modelo

• Documentación: Sentence Transformers Documentation
• Repositorio: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Arquitectura Completa del Modelo