Simcse Model M Bert Thai Cased

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這是一個句子轉換器模型，它可以將句子和段落映射到768維的密集向量空間，可用於聚類或語義搜索等任務。該模型使用了mBERT作為基礎模型，並結合泰語維基百科數據進行訓練。

🚀 快速開始

使用此模型，你需要先安裝sentence-transformers：

pip install -U sentence-transformers

然後，你可以按照以下方式使用該模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["กลุ่มผู้ชายเล่นฟุตบอลบนชายหาด", "กลุ่มเด็กชายกำลังเล่นฟุตบอลบนชายหาด"]

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

✨ 主要特性

• 基於sentence-transformers框架，可將句子和段落映射到768維的密集向量空間。
• 使用SimCSE方法，以mBERT為基礎模型進行訓練。
• 訓練數據採用泰語維基百科，適用於泰語句子的相似度計算等任務。

📦 安裝指南

要使用此模型，你需要安裝sentence-transformers庫：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["กลุ่มผู้ชายเล่นฟุตบอลบนชายหาด", "กลุ่มเด็กชายกำลังเล่นฟุตบอลบนชายหาด"]

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

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。