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새 문서: == 기초 사용 == {| class="wikitable" !의도 !설명 !방법 |- |설치 | |pip install sentence_transformers |- |임포트 |코드 내에서 다음과 같이 불러온다. |from s...
== 기초 사용 ==
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|설치
|
|pip install sentence_transformers
|-
|임포트
|코드 내에서 다음과 같이 불러온다.
|from sentence_transformers import SentenceTransformer
|}
== 한국어 임베딩 ==
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|임베딩 모델 생성
|
|model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sroberta-multitask')
|-
|임베딩
|input에 텍스트 자료를 받아 진행.
768차원의 벡터를 반환한다.
|embedding = model.encode(input)
|}
[[분류:한국어 임베딩]]
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|설치
|
|pip install sentence_transformers
|-
|임포트
|코드 내에서 다음과 같이 불러온다.
|from sentence_transformers import SentenceTransformer
|}
== 한국어 임베딩 ==
{| class="wikitable"
!의도
!설명
!방법
|-
|임베딩 모델 생성
|
|model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sroberta-multitask')
|-
|임베딩
|input에 텍스트 자료를 받아 진행.
768차원의 벡터를 반환한다.
|embedding = model.encode(input)
|}
[[분류:한국어 임베딩]]