Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
English
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:30
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use mp-ac/mpac-bge-large with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use mp-ac/mpac-bge-large with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("mp-ac/mpac-bge-large") sentences = [ "O NAT foi criado em 13 de setembro de 2012 pelo Ato n.º 25 da Procuradoria-Geral de Justiça do MPAC.", "Quando o NAT foi criado?", "O que significa NAT?", "Quem instituiu o NAT?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -375,7 +375,7 @@ Then you can load this model and run inference.
|
|
| 375 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 376 |
|
| 377 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 378 |
-
model = SentenceTransformer("
|
| 379 |
# Run inference
|
| 380 |
sentences = [
|
| 381 |
'NAT é o Núcleo de Apoio Técnico do Ministério Público do Estado do Acre, criado para fornecer suporte especializado em inteligência, segurança institucional e operações técnico-científicas.',
|
|
|
|
| 375 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
| 376 |
|
| 377 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 378 |
+
model = SentenceTransformer("mpac/mpac-bge-large")
|
| 379 |
# Run inference
|
| 380 |
sentences = [
|
| 381 |
'NAT é o Núcleo de Apoio Técnico do Ministério Público do Estado do Acre, criado para fornecer suporte especializado em inteligência, segurança institucional e operações técnico-científicas.',
|