How to use IrvinTopi/mnrl-self-mined-filtered with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("IrvinTopi/mnrl-self-mined-filtered") sentences = [ "코달룽가에 부대시설은 어떤 것이 있나요?", "중앙묘지에서 유명한 관광지는 파보리텐, 슈테판 대성당 등이 있습니다.", "쇼핑 과정에서 궁금한 점이 있으면 COLLABONATION(コラボネーション) 고객 서비스에 문의하시면 됩니다. COLLABONATION(コラボネーション)에서 설정 한 해당 \"고객 서비스 연락처\"또는 \"온라인 연락처\"버튼을 클릭하여 고객 서비스에 메시지를 보낼 수 있습니다. 일반적으로이 버튼은 collabonation.jp 하단에 있습니다.", "많은 개 소유자에게는 애완 동물을 뒤에 남겨 둘 때 가장 큰 관심사 중 하나는 충분한 운동을 할 것인지 여부입니다. 음, 덕분에 개집 왕 걱정할 수 있습니다. 개집 왕 이제 고급스러운 탑승 서비스 외에도 개를위한 Playtime을 제공하고 있습니다. 즉, 당신의 강아지는 하루 종일 다른 모피 친구들과 함께 뛰고, 당신이 떨어져있는 동안 행복하고 건강하게 유지하고 있는지 확인할 수 있음을 의미합니다.", "고객은 Playmobil의 고객 서비스 연락 페이지 또는 소셜 미디어 페이지를 통해 Playmobil에 연락할 수 있습니다.일반적인 고객 지원 페이지에는 소식 또는 \"연락하기\" 버튼이 제공되며, 고객은 이 버튼을 사용하여 Playmobil에 직접 소식을 보낼 수 있습니다. 자주보는 문제에 대해 Playmobil은 자동 회신 기능이 탑재되어 있으며, 온라인 질문의 응답을 제공합니다.", "코달룽가의 부대시설은 정원등 이 있으며, 시설에 따라 추가요금이 발생하거나, 이용 시간에 제한이 있을 수 있습니다. 자세한 코달룽가 정보 보기" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [6, 6]
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