Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
nomic_bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:1535
loss:MultipleNegativesRankingLoss
custom_code
text-embeddings-inference
Instructions to use Demircan12/nomic-embed-text-v2-moe-YeditepeFT with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use Demircan12/nomic-embed-text-v2-moe-YeditepeFT with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Demircan12/nomic-embed-text-v2-moe-YeditepeFT", trust_remote_code=True) sentences = [ "İhale Yönetmeliği Madde 19'a göre doğrudan temin için mal/hizmet/tarife/seyahat alımlarının bedel sınırı nedir?", "Week9 (Nov 25): Condition Variables, Deadlocks / Project Phase II: Scheduler - @Nov 28, Preliminary Report Due: Dec 23, How to write Project Report, Phase 1- DEMO", "ç) Üniversitenin tahmini bedeli bir önceki hesap dönemi toplam giderlerinin TÜFE oranına göre güncellenecek üçyüzsekizbinüçyüzyetmişdört TL’ye karşılık gelen tutardaki bedeli aşmayacak olan mal ve hizmet alımları, tarifeli alımlar ile seyahat alımları.", "MADDE 9 – (1) Yabancı uyruklu öğrenciler hakkında ilgili mevzuat hükümleri ile Senato tarafından belirlenen esaslar uygulanır." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!