Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Nepali (macrolanguage)
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:9882
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use ritesh-07/nepali-legal-e5-finetuned with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use ritesh-07/nepali-legal-e5-finetuned with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("ritesh-07/nepali-legal-e5-finetuned") sentences = [ "query: दिईएको पाठ अनुसार \"उपहार\" को परिभाषा के हो?", "passage: लिक्वीडेटरले राष्ट्र बैंकले दिएको निर्देशनको अधीनमा रही अनिवार्य खारेजीको प्रक्रियामा रहेको बैंक वा वित्तीय संस्थाको सम्पूर्ण सम्पत्ति लिलामी गर्न सक्नेछ, जसमा स्वीकृत सुरक्षित दाबीको धितो जमानाको रूपमा धितो राखिएको सम्पत्ति पनि समावेश छ। लेनदार बैंक वा वित्तीय संस्थाको।", "passage: दिईएको पाठ अनुसार, \"उपहार\" भन्नाले कुनै पनि विचार नगरी वा विचार सहितको कुनै पनि भुक्तानी गरेको अवस्थामा, जहाँ भुक्तानीको बजार मूल्य विचारको बजार मूल्य भन्दा बढी हुन्छ, हदसम्म भुक्तानी। यस्तो अतिक्रमण।", "passage: नेपालद्वारा मानवअधिकार सन्धिहरूको अनुमोदनले नागरिकतासँग सम्बन्धित यी सन्धिहरूका सिद्धान्त र प्रावधानहरूलाई कायम राख्ने दायित्वलाई अझ बलियो बनाउँछ। यसले व्यक्तिहरूलाई आफ्नो अधिकार दाबी गर्न र उल्लङ्घनका लागि समाधान खोज्ने कानुनी आधार पनि प्रदान गर्दछ। यी अधिकारहरू।" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Ctrl+K