/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
mpnet · dense
Базовая модель
all-mpnet-base-v2
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
23 янв 2026

story-similarity-mpnet-plots-es-en

ЭмбеддингиТекст → embedding6 профессий

Дообученная на MPNet модель для сравнения сходства сюжетных текстов на испанском и английском языках.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 янв 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ahmedHamdi/story-similarity-mpnet-plots-es-en — дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2, предназначенная для оценки семантического сходства текстов. Её можно применять для получения эмбеддингов сюжетов и сравнения описаний на испанском и английском языках, например для поиска похожих сюжетов или их группировки. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру MPNet и принимает текстовые входы; максимальная длина контекста составляет 514 токенов.

README указывает на обучение через AutoTrain и приводит значение loss 0,8079, но не описывает набор данных, метрику качества на прикладных примерах или лицензию.

Сценарии применения

  • поиск сюжетов, похожих на заданное описание
  • сравнение испанских и английских описаний историй
  • поиск дубликатов сюжетных аннотаций
  • кластеризация текстов по сходству сюжетов

Ограничения

README сообщает только значение loss и не приводит оценки качества на прикладных данных; пригодность для сюжетных текстов и испанско-английского сравнения следует проверять на собственных примерах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Sentence Transformers

Validation Metrics

loss: 0.8078840970993042

runtime: 457.1941

samples_per_second: 1.595

steps_per_second: 0.101

: 3.0

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the Hugging Face Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'search_query: autotrain',
    'search_query: auto train',
    'search_query: i love autotrain',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MPNetModel
Ревизия весов
2ca3709

0 моделей