How to use SMARTICT/pubmedbert-base-embeddings-tr-pubmed-10k with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("SMARTICT/pubmedbert-base-embeddings-tr-pubmed-10k") sentences = [ "İran'ın İsfahan şehrinde bir Bakır-T (Cu-T) IUD yerleştirme programında eğitilmiş ebe kadınların değerlendirilmesi. İsfahan’daki dört merkezden, ebe kadınlar tarafından yapılan 252 Cu-T-200 yerleştirmesi ve doktorlar tarafından yapılan 646 yerleştirme verileri karşılaştırılmıştır. Ebe tarafından yerleştirilen kadınlar için net birikimli bir yıl devam etme oranı, doktor tarafından yerleştirilen kadınlara göre anlamlı derecede daha düşük olmasına rağmen, iki hasta grubunun ilk yıl olay oranları arasında önemli bir fark bulunmamaktadır. Bu veriler, ebe kadınların IUD yerleştirme programlarındaki rolünün genişletilmesinin sağlık personelinin etkin kullanımı olacağını önermektedir.", "İsfahan’daki dört merkezde gerçekleştirilen Cu-T-200 yerleştirmeleriyle ilgili veriler nasıl karşılaştırılmıştır?", "Pankreatin bileşiğinin lipaz aktivitesi üzerine yapılan çalışmaların temel amacı nedir?", "Benzodiazepin esterlerinin farmakokinetik çalışmalarında kullanılan gaz-sıvı kromatografisi yöntemi hangi ilacı ve metabolitlerini tespit etmek için geliştirilmiştir?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
