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 language: ko
 tags:
 - roberta
-- feature-extraction
 - sentence-transformers
 datasets:
 - klue
-inference:
-- false
 ---
 
 # KLUE RoBERTa base model for Sentence Embeddings
@@ -53,11 +50,11 @@ cos_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, document_embeddings)[0]
 top_results = torch.topk(cos_scores, k=top_k)
 
 print(f"입력 문장: {query}")
-print(f"\\
-<입력 문장과 유사한 {top_k} 개의 문장>\\
+print(f"\\\\
+<입력 문장과 유사한 {top_k} 개의 문장>\\\\
 ")
 
 for i, (score, idx) in enumerate(zip(top_results[0], top_results[1])):
-    print(f"{i+1}: {docs[idx]} {'(유사도: {:.4f})'.format(score)}\\
+    print(f"{i+1}: {docs[idx]} {'(유사도: {:.4f})'.format(score)}\\\\
 ")
 ```