Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:1120
loss:CosineSimilarityLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use Didier2005/cv-ai-embedding-model-didier with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use Didier2005/cv-ai-embedding-model-didier with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Didier2005/cv-ai-embedding-model-didier") sentences = [ "Jean Rakoto\nDéveloppeur Full Stack\nCompétences : Python, React, Docker, PostgreSQL, Git\n3 ans d'expérience en développement web", "Nous recherchons un comptable expérimenté maîtrisant la fiscalité et les normes IFRS.", "Nous recherchons un comptable expérimenté maîtrisant la fiscalité et les normes IFRS.", "Nous recherchons un comptable expérimenté maîtrisant la fiscalité et les normes IFRS." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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