Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:146694
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use SCAREDOFTHESIX/user-bge-m3-avito with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use SCAREDOFTHESIX/user-bge-m3-avito with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("SCAREDOFTHESIX/user-bge-m3-avito") sentences = [ "знакомства с девушками для секса", "Разговор по душам. Вид услуги Другое Место оказания услуг ул. Чкалова, 39А Тип стоимости за услугу Начальная цена Выполняю заказы от 700. общение только онлайн)\n\nподдержу любую тему)", "Прошивка курсовых и дипломных работ. Вид услуги Место оказания услуг ул. Любови Шевцовой Тип стоимости за услугу Начальная цена Берёте ли срочные заказы Гарантия на выполнение работ Как вы работаете У себя Предоплата. Прошивка диплома от 100р. \nВ наличии есть папки разных форматов если у вас вдруг они отсутствуют) \nПриводи друга! От трех человек скидка", "Ателье по пошиву ремонту одежды, текстиля для дома. Вид услуги Бытовые услуги Тип услуги Пошив и ремонт одежды Место оказания услуг Кемеровская область, Новокузнецк Тип стоимости за услугу Начальная цена Чем вы занимаетесь Ремонт и пошив одежды Работаете с юрлицами и ИП. Принимаю заказы на индивидуальный пошив одежды, штор, постельного белья, детского текстиля" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!