Cross Encoder Umberto Stsb

🚀 クロスエンコーダ

このモデルは、SentenceTransformers の Cross-Encoder クラスを使用してトレーニングされました。

Marco Lodola, Monument to Umberto Eco, Alessandria 2019

📦 インストール

このセクションでは、モデルのインストールに関する具体的な手順が提供されていません。

✨ 主な機能

• このモデルは、2つの文章の意味的な類似度について、0から1までのスコアを予測します。

📚 ドキュメント

トレーニングデータ

このモデルは stsb でトレーニングされました。モデルは、2つの文章の意味的な類似度について、0から1までのスコアを予測します。

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('efederici/cross-encoder-umberto-stsb')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

このコードでは、モデルは ('Sentence 1', 'Sentence 2') と ('Sentence 3', 'Sentence 4') のペアに対するスコアを予測します。