Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Korean
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:663
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use rhksals2001/multilingual-e5-small-labor with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- sentence-transformers
How to use rhksals2001/multilingual-e5-small-labor with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("rhksals2001/multilingual-e5-small-labor") sentences = [ "query: 회사가 여성 직원의 생리휴가 요청을 거부해도 되나요?", "passage: 제73조(생리휴가) 사용자는 여성 근로자가 청구하면 월 1일의 생리휴가를 주어야 한다.", "passage: 제28조(부당해고등의 구제신청) ② 제1항에 따른 구제신청은 부당해고등이 있었던 날부터 3개월 이내에 하여야 한다.", "passage: 제53조(연장 근로의 제한) ① 당사자 간에 합의하면 1주 간에 12시간을 한도로 제50조의 근로시간을 연장할 수 있다." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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