Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:853827
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
mteb
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use AbderrahmanSkiredj1/Arabic_text_embedding_for_sts with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use AbderrahmanSkiredj1/Arabic_text_embedding_for_sts with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("AbderrahmanSkiredj1/Arabic_text_embedding_for_sts") sentences = [ "كيف يمكنني أن أخسر الوزن من خلال النظام الغذائي وتناول الطعام الصحي؟", "هل يمكن أن نحصل على (آركتشيب) في (بيغ فور) بعد إزالة كلتا المجموعتين بشكل منفصل؟", "ما هي سلسلة المطاعم الأمريكية الموجودة في النرويج؟ ما هو رأي النرويجيين عنها؟", "كيف لي أن أخسر الوزن من خلال النظام الغذائي فقط؟" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Ctrl+K