sentence-transformers How to use E3LQA/lleqa_article_retriever with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("E3LQA/lleqa_article_retriever", trust_remote_code=True)
sentences = [
"query: Je suis travailleuse salariée. Quelles démarches dois-je faire auprès de la mutuelle avant la naissance de mon enfant ?",
"Le trajet de réintégration visant la réinsertion socioprofessionnelle au sens de cette section a pour objectif, dans le cadre du \" Trajet Retour Au Travail \", de favoriser la réintégration socioprofessionnelle du titulaire qui n'est plus ou ne peut plus être employé par son employeur en l'accompagnant vers une fonction auprès d'un autre employeur ou dans une autre branche d'activité.",
"Le Roi peut fixer le montant minimum des cotisations personnelles visées aux articles 116/1, § 1er, 116/3, 121, 123, 128, § 1er, et 130, et les conditions dans lesquelles elles peuvent être réduites ou supprimées.",
"Le bail d'un appartement meublé est censé fait à l'année, quand il a été fait à tant par an ;Au mois, s'il a été fait à tant par mois;Au jour, s'il a été fait à tant par jour.."
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
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