Simcse Model M Bert Thai Cased

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このモデルはsentence-transformersを用いたもので、文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングします。クラスタリングや意味検索などのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、mBERTをベースラインモデルとして、SimCSE こちら を使用し、タイ語版Wikipedia こちら で学習させたものです。

📦 インストール

sentence-transformers をインストールすると、このモデルを簡単に使用できます。

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)

```markdown
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| パイプラインタグ | 文章の類似度 |
| タグ | sentence-transformers、feature-extraction、sentence-similarity、transformers |