How to use OPI-PIB/PolDense-32M with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("OPI-PIB/PolDense-32M") sentences = [ "zapytanie: Jak dożyć 100 lat?", "Trzeba zdrowo się odżywiać i uprawiać sport.", "Trzeba pić alkohol, imprezować i jeździć szybkimi autami.", "Gdy trwała kampania politycy zapewniali, że rozprawią się z zakazem niedzielnego handlu." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
How to use OPI-PIB/PolDense-32M with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OPI-PIB/PolDense-32M") model = AutoModel.from_pretrained("OPI-PIB/PolDense-32M")
