sentence-transformers How to use RamsesDIIP/me5_triplet_finetuned with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("RamsesDIIP/me5_triplet_finetuned")
sentences = [
"Base de zahorras artificial, con extendido y compactado del material al 100% del PM, en entorno urbano con dificultad de mobilidad, en aceras > 5 m de ancho o calzada/plataforma única > 12 m de ancho, sin afectación por servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de 0.2 a 2 m3",
"Vertido de hormigón para muros de contención de hasta 3 m de altura, utilizando hormigón armado con aditivo impermeabilizante HA - 40 / B / 10 / XC2, con una dosificación de 375 kg de cemento por metro cúbico y una relación agua-cemento menor o igual a 0.45, realizado con cubilote.",
"Capa de grava artificial, con distribución y compactación del material al 100% del Proctor Modificado, en área urbana con limitaciones de acceso, en aceras mayores a 5 m de ancho o calzadas/plataformas únicas superiores a 12 m de ancho, sin interferencias de servicios o mobiliario urbano, en trabajos de 0.2 a 2 m3.",
"Base de hormigón armado, con vertido y fraguado del material al 80% del volumen, en área rural con fácil acceso, en caminos de tierra > 3 m de ancho o senderos > 8 m de ancho, con interferencia por instalaciones eléctricas o elementos de paisajismo, en proyectos de 1 a 5 m3."
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
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