sentence-transformers How to use hatemestinbejaia/R3mmarco-Arabic-mMiniLML-bi-encoder-KD-v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("hatemestinbejaia/R3mmarco-Arabic-mMiniLML-bi-encoder-KD-v1")
sentences = [
"ما هو كور يعني",
"تعريف cor . : وحدة قياس سعة عبرية وفينيقية قديمة .",
"رفعت منظمة صندوق ادخار الموظفين ( EPFO ) الحد الأدنى للراتب إلى 15000 روبية من 6500 روبية في وقت سابق .",
"شكل الجمع بين الجلطة - o يعني _ _ . صيغة الجمع embol - o تعني _ _ . اللاحقة التي تعني أداة قياس الضغط هي _ _ . لاحقة غير كلها تعني صغيرة هي _ _ . اللاحقة التي تعني التصلب هي _ _ ."
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4] 
