Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:1492298
loss:TripletLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use Monad-dz/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2-finetuned-keywords_3800 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use Monad-dz/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2-finetuned-keywords_3800 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Monad-dz/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2-finetuned-keywords_3800") sentences = [ "لكن حيث أن القرار المطعون فيه يحمل دليل شرعيته وقانونيته وأنه من المؤكد أنه قد صدر بعد أن أعطيت الكلمة الأخيرة للمتهم وفق ما تنص عليه أحكام المادة 04/431 من قانون الإجراءات الجزائية وعليه كان على الطاعن إن لم يتم هذا الإجراء الجوهري أن يقدم ما يثبت ذلك واعتبارا أنه لم يفعل يتعين رفض هذا الوجه ورفض الطعن معه.", "دليل كتابي", "تبديد", "اغفال" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 134 Bytes
6d3f843 | 1 2 3 4 | version https://git-lfs.github.com/spec/v1
oid sha256:8124f1a27b95094fd8743c144f06ab7c8135d6972d669cb7281f29603a244cb6
size 540795752
|