Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:10501
loss:CosineSimilarityLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use hyunkookim/klue-roberta-base-klue-sts with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use hyunkookim/klue-roberta-base-klue-sts with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("hyunkookim/klue-roberta-base-klue-sts") sentences = [ "기업은 생존 문제에 직면하고, 자영업자와 소상공인의 고통은 이루 말할 수 없을 정도입니다.", "자유무역은 기업이 서로를 신뢰하고, 미래의 불확실성을 낮추는 안전장치입니다.", "국가 임상연구 승인, 시행기관 지정, 장기 추적조사 등 안전관리체계를 구축하고 치료 개발 및 임상연구 수행을 위한 RD 투자를 확대합니다.", "중심가와 거리가 조금 먼 점 빼고는 정말 모든게 너무 좋았던 숙소입니다!" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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