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]
