Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Arabic
English
modernbert
feature-extraction
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use ALJIACHI/bte-base-ar with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use ALJIACHI/bte-base-ar with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("ALJIACHI/bte-base-ar") sentences = [ "ما هي فوائد ممارسة الرياضة بانتظام للصحة العامة؟", "تشير الدراسات الحديثة إلى أن تناول القهوة باعتدال قد يقلل من خطر الإصابة بأمراض القلب.", "ممارسة الرياضة بانتظام تقوي عضلة القلب وتحسن الدورة الدموية وتساعد في الحفاظ على وزن صحي، كما أنها تطلق هرمونات تحسن المزاج وتقلل من التوتر والقلق.", "أظهرت إحصائيات وزارة التربية والتعليم تحسناً في نسب النجاح بالمرحلة الثانوية هذا العام." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle