Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Hungarian
modernbert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:1207229
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use karsar/ModernBERT-base-hu_v3 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use karsar/ModernBERT-base-hu_v3 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("karsar/ModernBERT-base-hu_v3") sentences = [ "a fara név azt jelenti", "Utcafesztiváltól, egyhetes fesztiválon át havas fesztiválig! Ezek a fesztiválok lehetőséget kínálnak arra, hogy egy helyszínen megkóstolják a Bend sörfőzdék kínálatát – valójában több helyszínen egész évben! Kóstoljon meg egy jó főzetet, hallgasson néhány jó dallamot, és találkozzon a sörfőzőkkel! Itt a sör ideje!", "Fara /fara/ [2 szótag.] mint lánynév középangol és arab eredetű, a Fara név jelentése kedves, kellemes. A Fara a Farrah (közép angol, arab) változata: az angol fair szóból származik. Hasonlítsa össze a Fura vezetéknevet.", "A Fara név angolul azt jelenti: utazó. A Fara név angol névből származik. A Fara nevet leggyakrabban lánynévként vagy női névként használják." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Ctrl+K