Mod Th Cross Encoder Minilm

🚀 Model Card for Model ID

This is a text - ranking model based on the 🤗 transformers library, which can effectively handle Thai text ranking tasks.

🚀 Quick Start

Use the code below to get started with the model.

Basic Usage

from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder

model = CrossEncoder("Pongsasit/mod-th-cross-encoder-minilm")

th_question = "การใช้สีส่งผลต่ออารมณ์ของภาพวาดอย่างไร"
th_answer1 = "เมื่อศิลปินเลือกเฉดสีที่แตกต่างกัน มันก็เหมือนกับการเลือกความรู้สึกที่แตกต่างกันให้กับภาพของพวกเขา!"
th_answer2 = "ทำไมสิ่งเล็กๆ น้อยๆ บางครั้งจึงดูเหมือนอยู่สองแห่งในเวลาเดียวกัน? เหมือนพยายามจับผีเล่นซ่อนหา!"

en_question = "How does the use of color contribute to the emotional impact of a painting?"
en_answer1 = "When an artist picks different shades, it's like picking different feelings for their picture!"
en_answer2 = "Why do really tiny things sometimes seem to be in two places at the same time? It's like trying to catch a sneaky ghost playing hide and seek!"

th_scores = model.predict([[th_question, th_answer1], [th_question, th_answer2]])
en_scores = model.predict([[en_question, en_answer1], [en_question, en_answer2]])

📚 Documentation

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.