Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:729
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use check2207/alqac_VNTeamVN_embedding with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use check2207/alqac_VNTeamVN_embedding with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("check2207/alqac_VNTeamVN_embedding") sentences = [ "Cho phép truyền bá tôn giáo và thực hiện các nghi lễ tôn giáo trong cơ sở giáo dục của hệ thống giáo dục quốc dân và tổ chức chính trị, đúng hay sai?", "Luật Luật Tố tụng hành chính - 138 : 3. Sau khi các đương sự trình bày xong, Thẩm phán xem xét các ý kiến, giải quyết các đề nghị của đương sự quy định tại khoản 2 Điều này; trường hợp đương sự vắng mặt thì Tòa án thông báo kết quả phiên họp cho họ.", "Luật Luật Giáo dục - 20 : Không truyền bá tôn giáo trong cơ sở giáo dục\n\nKhông truyền bá tôn giáo, tiến hành các lễ nghi tôn giáo trong cơ sở giáo dục của hệ thống giáo dục quốc dân, cơ quan nhà nước, tổ chức chính trị, tổ chức chính trị - xã hội và lực lượng vũ trang nhân dân.", "Luật Luật Giáo dục - 44 : 4. Cơ sở giáo dục phổ thông, cơ sở giáo dục nghề nghiệp, cơ sở giáo dục đại học khi thực hiện các chương trình giáo dục thường xuyên phải bảo đảm nhiệm vụ giáo dục, đào tạo của mình, chỉ thực hiện chương trình quy định tại điểm d khoản 1 Điều 43 của Luật này khi được cơ quan quản lý nhà nước về giáo dục có thẩm quyền cho phép." ] 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!