Instructions to use hatemestinbejaia/mmarco-Arabic-AraElectra-bi-encoder-KD-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use hatemestinbejaia/mmarco-Arabic-AraElectra-bi-encoder-KD-v1 with sentence-transformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("hatemestinbejaia/mmarco-Arabic-AraElectra-bi-encoder-KD-v1")

sentences = [
    "ما هي الدرجة المطلوبة ليكون طبيب نفساني للأطفال",
    "بعد الانتهاء من درجة البكالوريوس ، يطلب من الأطباء النفسيين للأطفال إكمال كلية الطب لمدة 4 سنوات ( درجة MD أو DO ) قبل متابعة تدريب الإقامة . يتكون هذا عادة من ثلاث سنوات من الطب النفسي العام تليها سنتان من التدريب المخصص للطب النفسي للأطفال . لكي تصبح طبيبا نفسيا للأطفال ، تتطلب العديد من البرامج أن تحصل على درجة جامعية في علم النفس ، على الرغم من أن بعض برامج الدراسات العليا تتطلب فقط أن تأخذ الشرط الأساسي دورات العلوم ( الأحياء ، والعلوم الفيزيائية والاجتماعية ، والإحصاء ، والرياضيات ، وما إلى ذلك ) قبل التقدم للحصول على درجة الدراسات العليا .",
    "التعليم مطلوب ليصبح عالم أرصاد جوية . لكي تصبح خبيرا في الأرصاد الجوية ، يجب أن تحصل على درجة جامعية في علم الأرصاد الجوية أو علوم الغلاف الجوي ، أو شهادة في الرياضيات أو العلوم الفيزيائية أو الهندسة مدعومة بدورات في علم الأرصاد الجوية .",
    "تعريف . تحدث عدوى المكورات العنقودية بسبب بكتيريا المكورات العنقودية ، وهي أنواع من الجراثيم توجد عادة على الجلد أو في أنف الأفراد الأصحاء ، وفي معظم الأحيان لا تسبب هذه البكتيريا أي مشاكل أو تؤدي إلى التهابات جلدية طفيفة نسبيا . تحدث عدوى المكورات العنقودية بسبب بكتيريا المكورات العنقودية ، وهي أنواع من الجراثيم توجد عادة على الجلد أو في أنف الأفراد الأصحاء ."
]
embeddings = model.encode(sentences)

similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4]

Notebooks
Google Colab
Kaggle

mmarco-Arabic-AraElectra-bi-encoder-KD-v1 / config_sentence_transformers.json

hatemestinbejaia

Add new SentenceTransformer model

0563e00 verified almost 2 years ago

Raw History Blame Contribute Delete

199 Bytes

	{
	"__version__": {
	"sentence_transformers": "3.3.1",
	"transformers": "4.45.1",
	"pytorch": "2.4.0"
	},
	"prompts": {},
	"default_prompt_name": null,
	"similarity_fn_name": "cosine"
	}