Sentence Similarity
sentence-transformers
TensorBoard
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:988
loss:TripletLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use makltd1/compas-bge-m3-ru with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use makltd1/compas-bge-m3-ru with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("makltd1/compas-bge-m3-ru") sentences = [ "нужна компания специализирующаяся на ремонт квартир офисов в городе Казань", "ССК, ООО. Казань. Оборудование / Инструмент", "Артель, ООО, ремонтно-строительная компания. Омск. ремонт квартир. Компания, специализирующаяся на ремонте квартир с официальным договором и гарантией 3 года.. Строительство / Недвижимость / Ремонт", "Ая ремонт, ремонтная компания. Копейск. ремонт и отделка квартир. Качественный ремонт и отделка квартир, включая черновую и чистовую отделку, декоративные работы.. Строительство / Недвижимость / Ремонт" ] 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!