How to use RamsesDIIP/me5-large-construction-adapter-v3 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("RamsesDIIP/me5-large-construction-adapter-v3") sentences = [ "query: Hormigonado de muros de contención (CE, EHE), de 3 m de altura como máximo, con hormigón en masa HM - 35 / B / 20 / XA3 con una cantidad de cemento de 325 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.45 y vertido con cubilote", "passage: Caja para interceptor de 80x50 cm, construida con paredes de 30 cm de espesor de ladrillo hueco, revestida y alisada en su interior con mortero de cemento 1:4, sobre una base de 15 cm de hormigón estructural HM - 20 / B / 20 / X0 con una dosificación de cemento de 200 kg/m3 y relación agua-cemento <= 0.6, en un entorno urbano con accesibilidad adecuada, en aceras de más de 3 y hasta 5 m de ancho o calzada/plataforma única de más de 7 y hasta 12 m de ancho, considerando la interferencia de servicios o elementos de mobiliario urbano, en intervenciones de hasta 1 m.", "passage: Hormigonado de muros de soporte (CE, EHE), de 4 m de altura como mínimo, con hormigón estructural H - 30 / B / 25 / XA2 con una cantidad de cemento de 300 kg/m3 y relación agua cemento =< 0.50 y vertido con bomba de hormigón.", "passage: Colocación de muros de contención de hasta 3 m de altura, utilizando hormigón en masa HM - 35 / B / 20 / XA3, con una dosificación de cemento de 325 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.45, vertido mediante cubilote." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
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