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# Modello Embedder Insurance-English Fine-Tunato
## Panoramica
Questo è un modello di embedding fine-tunato specificamente per rappresentare testi assicurativi relativi ai risarcimenti in inglese.
## Performance
Il modello ha raggiunto le seguenti metriche di performance sul dataset di validazione:
| Metrica | Valore |
|---------|--------|
| Cosine Accuracy@1 | 0.7371 |
| Cosine Accuracy@3 | 0.8667 |
| Cosine Accuracy@5 | 1.0000 |
| Cosine Accuracy@10 | 1.0000 |
| MRR@10 | 0.8208 |
| NDCG@10 | 0.8649 |
La metrica più significativa è **Cosine Accuracy@1**, che indica che nel 73.71% dei casi il modello riesce a identificare correttamente il documento più rilevante.
## Utilizzo
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('ConsulStat/INSURANCE_embedder_gpt2_small')
# Genera embedding
texts = ["Questo è un testo legale di esempio"]
embeddings = model.encode(texts)
# Calcola similarità tra vettori
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarity([embeddings[0]], [embeddings[0]])
```