[NLP] jhgan

aqqle 에서 뭘 써야 할지.. 

 

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

# 1) 모델 로드
model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sbert-sts')

# 2) 비교할 문장 리스트
sentences = [
    "오늘 날씨가 정말 좋네요.",
    "날씨가 맑아서 기분이 좋습니다."
]

# 3) 임베딩 생성 (Tensor 반환)
embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)

# 4) 코사인 유사도 계산
cos_sim = util.cos_sim(embeddings[0], embeddings[1])
print(f"Similarity score: {cos_sim.item():.4f}")

 

 

 

• convert_to_tensor=True를 주면 PyTorch Tensor로 반환되어 바로 유사도 연산에 쓸 수 있음.
• util.cos_sim 외에도 util.pytorch_cos_sim 등을 사용할 수 있음.