Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:4421
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use tugskh/multilingual-e5-large-instruct-5k with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use tugskh/multilingual-e5-large-instruct-5k with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("tugskh/multilingual-e5-large-instruct-5k") sentences = [ "Түр арбитрыг байгуулах эрх хэнэд хамаардаг вэ? Арбитрын тухай хууль?", "Амьтны тухай хуулийн зүйл 5.3.2-т заасан ан агнуурын менежментийн төлөвлөгөөнд агнуурын бүс нутгийн хэмжээ, хил хязгаарыг аймаг, сум, нийслэл, дүүргийн хэмжээнд тогтоож өгсөн байна.", "Арбитрын тухай хуулийн Зүйл: Арбитрын төрөл-д зааснаар түр арбитрыг байгуулах эрх талуудад хамаардаг. Талууд харилцан тохиролцсон журмын дагуу түр арбитрыг байгуулж болно.", "Амьтан, ургамал, түүхий эд, бүтээгдэхүүнийг улсын хилээр нэвтрүүлэх тухай хуулийн дагуу, хуулийн 18.2 дахь хэсэгт заасан нөхцөлийг хангаагүй илгээмжийг илгээгчид мэдэгдэж буцаах эсвэл устгах арга хэмжээ авна." ] 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!