Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
multilingual
Korean
gemma3_text
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:5696
loss:CosineSimilarityLoss
STS
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use song9/embeddinggemma-300m-KorSTS with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use song9/embeddinggemma-300m-KorSTS with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("song9/embeddinggemma-300m-KorSTS") sentences = [ "이 웹사이트에 따르면, 2월 2일경에 가시적 최대 크기는 약 10.5일 것이다.", "흑백 고양이가 보라색 담요 위에서 잠을 잔다.", "새 먹이통에 있는 과일을 먹는 노란 새", "AAVSO 데이터는 이미 10.5(시각적으로) 정도에서 정점을 찍었을 수 있음을 나타내는 것으로 보인다." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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