Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:47232
loss:MultipleNegativesRankingLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use zafonair/e5-turkish-base with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use zafonair/e5-turkish-base with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("zafonair/e5-turkish-base") sentences = [ "query: karakterinin gelişimi bu bölümde nasıl", "passage: morphle morphle ve dev dinozor (2022) morphle'ın değişen güçleri ve mila'nın her gün sınırsız hayal gücüyle en heyecan verici oyunları sizlerle tür: çocuk. içerik türü: episode. yaş sınırı: genel i̇zleyici.", "passage: klasik yolculuk klasik yolculuk : i̇lyun bürkev (2023) müzik yazarı serhan bali 12 yaşındaki genç piyanist i̇lyun bürkev'i arter'de ağırlıyor ödüllü genç yeteneğin sanat yaşamının kilometre taşlarını anlattığı sıcak sohbet izleyicileri klasik bir yolculuğa çıkarıyor tür: belgesel. içerik türü: episode. yaş sınırı: genel i̇zleyici.", "passage: yürüyerek gel 4. bölüm - eyüpsultan (2024) \"şehirler en güzel yürüyerek keşfedilir\" diyen gizem erman soysaldı'nın rotasında bu bölüm \"eyüpsultan\" var… santral i̇stanbul'dan yürüyüşüne başlayan soysaldı haliç adaları pierre loti cülus yolu ve eyüp sultan camii'ni ziyaret ettikten sonra eyüp sultan tepesi'nde konuğu oyuncu ahmet kürşat öçalan ile buluşuyor tür: yaşam. içerik türü: episode. yaş sınırı: genel i̇zleyici." ] 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!