sentence-transformers How to use thang1943/vietnamese-bi-encoder-v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("thang1943/vietnamese-bi-encoder-v2")
sentences = [
"Hình minh họa Chào bạn, Không rõ mẹ bạn\r\nphát hiện thận đa nang từ khi nào, một bên hay cả hai bên và hiện\r\ntại có bị suy giảm hay không? Hiện tại mẹ bạn có\r\ntriệu chứng gì không như đau hông lưng, tiểu máu… mẹ bạn cần đến khám BS chuyên\r\nkhoa thận tiết niệu để được đánh giá lại chức năng thận, vị trí sỏi… và có hướng\r\nđiều trị tốt nhất. Các BV uy tín bạn có thể đến tại TPHCM như: BV Bình dân, BV Chợ\r\nrẫy… Chúc mẹ bạn mau khỏe!",
"BS cho tôi hỏi, chụp X-quang có nhìn thấy chỉ khâu vết thương không ạ? Chỉ khâu bằng dây cước xanh. Cám ơn BS! .",
"Tôi có đi khám ở Bệnh viện Da Liễu, bác sĩ chẩn đoán viêm da dị ứng do tiếp xúc và có kê toa các loại thuốc: Lertazin 5mg, CEBASTIN 20, Elovess, thuốc bôi Immulimus 0.03%, kem bôi EUCERIN cream và rửa mặt Cetaphil. \r\n\r\nNhưng loại thuốc bôi Immulimus 0.03% là thuốc mỡ, theo toa là bôi 2 lần trong ngày, tôi thì phải đi làm cả ngày, nếu bôi thuốc đó thì nhìn mặt rất bóng, không tiện trong công việc. Bác sĩ có thể tư vấn tôi loại thuốc có thể thay thế thuốc bôi Immulimus 0.03% để tiện cho tôi không?Xin cảm ơn bác sĩ.",
"Chào bác sĩ,\r\n\r\nMẹ em bị thận đa nang (nhiều nang nước bọc hai quả thận) và sỏi kích thước khoảng 1.5cm.Vậy mẹ em có thể tán sỏi bằng laser không BS? Và chi phí khoảng bao nhiêu vậy ạ? Em cảm ơn."
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4] 
