Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:10200
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use anhtuansh/vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use anhtuansh/vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("anhtuansh/vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka") sentences = [ " 1.500.000 (một triệu năm trăm nghìn) đồng/Giấy phép (theo quy định tại Khoản b Điều 4 Thông tư số 143/2016/TT-BTC ngày 26/9/2016 của Bộ Tài chính, có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01/01/2017).", "Phí lệ phí của Thủ tục: Thủ tục Cấp lại Giấy phép thành lập Văn phòng đại diện của thương nhân nước ngoài tại Việt Nam là bao nhiêu ?", "Trường hợp đã hết thời hiệu yêu cầu thi hành án, đề nghị khôi phục thời hiệu thi hành án cần những thủ tục gì?", "Người điều khiển, người đi trên phương tiện, phương tiện xuất cảnh, nhập cảnh qua cửa khẩu biên giới đất liền phải thực hiện thủ tục biên phòng điện tử như thế nào?" ] 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!