Simcse Model Roberta Base Thai

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このモデルは、sentence-transformersを使用したもので、XLM - Rをベースラインモデルとしています。文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、sentence-transformersを使って簡単に利用できます。

📦 インストール

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["ฉันนะคือคนรักชาติยังไงละ!", "พวกสามกีบล้มเจ้า!"]

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

🔧 技術詳細

このモデルでは、SimCSE こちらを使用し、タイ語版ウィキペディア こちらを用いてモデルを訓練しています。