readme: ---
  language: ko
  tags:
  - roberta
  - sentence-transformers
  datasets:
  - klue
  ---
  
  # KLUE RoBERTa base model for Sentence Embeddings
  
  This is the `sentence-klue-roberta-base` model. The sentence-transformers repository allows to train and use Transformer models for generating sentence and text embeddings.
  
  The model is described in  the paper  [Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks](https://arxiv.org/abs/1908.10084)
  
  
  
  ## Usage (Sentence-Transformers)
  
  Using this model becomes more convenient when you have [sentence-transformers](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) installed:
  
  ```
  pip install -U sentence-transformers
  ```
  
  Then you can use the model like this:
  
  ```python
  import torch
  from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
  
  model = SentenceTransformer("Huffon/sentence-klue-roberta-base")
  
  docs = [
      "1992년 7월 8일 손흥민은 강원도 춘천시 후평동에서 아버지 손웅정과 어머니 길은자의 차남으로 태어나 그곳에서 자랐다.",
      "형은 손흥윤이다.",
      "춘천 부안초등학교를 졸업했고, 춘천 후평중학교에 입학한 후 2학년때 원주 육민관중학교 축구부에 들어가기 위해 전학하여 졸업하였으며, 2008년 당시 FC 서울의 U-18팀이었던 동북고등학교 축구부에서 선수 활동 중 대한축구협회 우수선수 해외유학 프로젝트에 선발되어 2008년 8월 독일 분데스리가의 함부르크 유소년팀에 입단하였다.",
      "함부르크 유스팀 주전 공격수로 2008년 6월 네덜란드에서 열린 4개국 경기에서 4게임에 출전, 3골을 터뜨렸다.",
      "1년간의 유학 후 2009년 8월 한국으로 돌아온 후 10월에 개막한 FIFA U-17 월드컵에 출전하여 3골을 터트리며 한국을 8강으로 이끌었다.",
      "그해 11월 함부르크의 정식 유소년팀 선수 계약을 체결하였으며 독일 U-19 리그 4경기 2골을 넣고 2군 리그에 출전을 시작했다.",
      "독일 U-19 리그에서 손흥민은 11경기 6골, 2부 리그에서는 6경기 1골을 넣으며 재능을 인정받아 2010년 6월 17세의 나이로 함부르크의 1군 팀 훈련에 참가, 프리시즌 활약으로 함부르크와 정식 계약을 한 후 10월 18세에 함부르크 1군 소속으로 독일 분데스리가에 데뷔하였다.",
  ]
  document_embeddings = model.encode(docs)
  
  query = "손흥민은 어린 나이에 유럽에 진출하였다."
  query_embedding = model.encode(query)
  
  top_k = min(5, len(docs))
  cos_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, document_embeddings)[0]
  top_results = torch.topk(cos_scores, k=top_k)
  
  print(f"입력 문장: {query}")
  print(f"<입력 문장과 유사한 {top_k} 개의 문장>")
  
  for i, (score, idx) in enumerate(zip(top_results[0], top_results[1])):
      print(f"{i+1}: {docs[idx]} {'(유사도: {:.4f})'.format(score)}")
  ```