Instructions to use melawati/pondok-melawati-lughah-konteks with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use melawati/pondok-melawati-lughah-konteks with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("melawati/pondok-melawati-lughah-konteks") sentences = [ "العلم نور", "المعرفة تهدي الإنسان", "البيت واسع" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Pondok Melawati Lughah Konteks
Model ini ialah sebahagian daripada keluarga Pondok Melawati untuk pemprosesan bahasa Arab dan pembelajaran bahasa. Kad model ini dijana secara automatik oleh Model Melawati 2026 supaya metadata, widget inferens, keselamatan, dan penerangan repo sentiasa kemas.
Ringkasan
- Nama repo:
melawati/pondok-melawati-lughah-konteks - Bidang: Makna perkataan mengikut konteks
- Tujuan: Menjana embedding atau persamaan semantik untuk memahami hubungan makna dalam ayat Arab.
- Pipeline:
sentence-similarity
Kegunaan
- Tugasan utama:
sentence-similarity - Bahasa sasaran: Arab, dengan dokumentasi sokongan Bahasa Melayu
- Format disyorkan:
safetensors - Status metrik: TBD selepas penilaian rasmi dijalankan
- Widget inferens: disediakan dalam metadata model card
Contoh Inferens
from transformers import pipeline
paip = pipeline("sentence-similarity", model="melawati/pondok-melawati-lughah-konteks")
print(paip("العلم نور | المعرفة تهدي الإنسان"))
Data dan Latihan
Sila dokumentasikan sumber data, lesen, langkah pembersihan, pembahagian train/validation/test, serta sebarang penapisan PII. Untuk data Arab, normalisasi huruf, pengendalian tashkeel, dan semakan kebocoran data sangat disarankan.
Isu Yang Dikesan dan Tindakan
Widget inferens belum ditakrifkan
config.json tiada torch_dtype
README dikemas dengan nama repo yang tepat.
Metadata
pipeline_tagdanwidgetditetapkan mengikut tugasan model.Jika
config.jsontiadatorch_dtype, semak dtype sebenar weights sebelum mengubah konfigurasi Hub.
Had Model
Skor persamaan bukan fatwa bahasa; ia petunjuk statistik yang perlu ditafsir.
Keselamatan
Gunakan safetensors apabila memuat atau menyimpan berat model. Jangan muat naik token, data peribadi, atau data berlesen tanpa kebenaran.
Penyelenggaraan
Kad ini boleh dikemas kini melalui model_melawati.py dengan fungsi baik pulih, penilaian, dashboard, dan deployment Spaces.
- Downloads last month
- 70