Agri Sentence Transformer

🚀 recobo/agri-sentence-transformer

このモデルはsentence-transformersモデルです。文章や段落を512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。このモデルは、農業分野の650万の文章で学習されたBERTモデルであるrecobo/agriculture-bert-uncasedを使用して構築されています。したがって、このモデルは農業関連のテキストデータに対する文章類似度タスクで良好な性能を発揮することが期待されます。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

sentence-transformersをインストールすると、このモデルの使用が簡単になります。

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["A man is eating food.", "A man is eating a piece of bread"]

model = SentenceTransformer('recobo/agri-sentence-transformer')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

```markdown
| Property | Details |
|----------|---------|
| Pipeline Tag | sentence-similarity |
| Tags | sentence-transformers, sentence-similarity, transformers |