Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Bashkir
Russian
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:10246566
loss:MultipleNegativesSymmetricRankingLoss
Instructions to use BorisTM/static_rus_bak with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use BorisTM/static_rus_bak with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("BorisTM/static_rus_bak") sentences = [ "Гитары всех типов доступны на сайте Crazysound.by.", "Но Тимофей знал, что его напарник вовсе не сумасшедший.", "Самые дешевые продают в Волгограде и Ярославле - 15 рублей за штуку.", "Во встрече также приняли участие первый заместитель Премьер-министра Правительства РБ , министр финансов республики Айрат Гаскаров , глава представительства ЕБРР по Приволжскому федеральному округу Михаэль Хоффман и другие ." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle