Sentence Similarity
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Instructions to use bi-matrix/G-MATRIX-Embedding-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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How to use bi-matrix/G-MATRIX-Embedding-v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("bi-matrix/G-MATRIX-Embedding-v1", trust_remote_code=True) sentences = [ "인천청라지구는 최적의 업무환경을 공급하기 위해서 어떻게 해", "∙ 한중 증권거래소 유치\n- 동북3성에 대한 해외투자국 중 한국이 수위국가이며, 최근 중국기업의 한국기업 인수도 비교적 활발하게 진행되고 있다.\n- 최근 중국은 상장기업 주식 60% 이상을 차지하는 정부 보유의 비유통주의 상장을 검토하고 있으나 물량부담으로 고민 중인데, 청라지구에 한·중 증권거래소를 설립함으로써, 중국의 증시 물량부담에 의한 유통화의 문제를 해결하는데 기여하면서 청라지구를 한국과 중국의 경제교류의 핵심거점으로서의 위상을 구축할 수 있을 것으로 판단된다.\n∙ 중국인에 대한 제한된 영주권의 발급\n- 중국의 ‘고소득-저소비 현상’은 중국 고소득층의 소비능력에 비해 중국 내의 고품격 상품이 부족하다는 것을 의미한다. 이는 중국 고소득층의 해외진출로 이어질 가능성이 농후하다. 청라지구에 개발되는 각종 스포츠 레저시설과 상업시설, 주거시설은 중국의 고소득층을 겨냥하게 되면, 중국인의 진출을 유도할 수 있으며, 청라지구는 환황해권 중심도시로 발전할 수 있을 것이다.\n- 이를 촉진할 수 있는 방법은 청라지구에 제한된 영주권을 중국 고소득층에게 발급하는 것이다. 중국의 막대한 소비력을 가지고 있는 계층을 청라지구로 유인하기 위한 제한된 영주권은 현재 중국 광저우의 ‘블루씰 카드’를 염두에 둔 것이다.\n∙ 서울의 금융집적지와의 긴밀한 연계\n- 청라지구를 환황해권 중심도시로 성장시키고 그에 대한 금융수요에 대응하기 위해서는 서울시내 금융집적지와의 긴밀한 교통망 연계가 필요하다. 현재 신공항철도, 지하철9호선, 신공항도로 등이 완공되면 청라지구의 접근성은 더욱 양호해질 전망이며, 향후 개성공단 등 북한과의 연계에 있어서도 청라지구는 상당히 유리한 위치라고 할 수 있다.", "Ethephon의 초기 잔류량은 \\(1\\)회와 \\(2 \\)회 살포하였을 때 각각 \\( 395.8\\), \\(596.3 \\mathrm{~mg} \\mathrm{~kg}^{-1} \\)으로 나타났으며, 생물학적 반감기는 각각 \\( 26.6 \\mathrm{~h} \\) 및 \\( 21.1 \\mathrm{~h} \\)로 나타났다.", "■ 인천청라지구 외국인투자유치 프로젝트\n∙ 개요\n- 인천청라지구 사업대상지에 개별 사업으로 국제업무타운(복합개발단지), 테마파크형 골프장, 테마형 레저·스포츠단지 등을 건설함으로써 국제업무 및 관광·스포츠레저단지로서의 인천청라지구의 위상을 제고하고 지역경제 활성화에 기여할 목적으로 외국인의 투자를 유치하고자 하는 사업\n∙ 인천청라지구 외국인투자유치 프로젝트 공모추진 일정\n- 2006. 04. 20공모공고\n- 2006. 07. 19제안서 접수\n- 2006. 07. 31심사 및 사업자후보자 선정\n- 2006. 10 사업협약 체결\n∙ 토지이용계획 및 사업내용\n- 최적의 업무환경을 제공할 수 있도록 국제업무단지 중심의 국제업무타운을 조성하며, 국제도시로서 뛰어난 경관을 확보 할 수 있도록 국제업무타운과 테마파크형 골프장 등을 인접토지이용과 조화될 수 있도록 배치한다. 외국인투자기업의 업무환경, 외국인의 정주환경을 조성하기 위하여 외국인 취향에 부합하도록 주거, 업무, 상업시설 조성" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
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