How to use fckkj/ltev1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("fckkj/ltev1") sentences = [ "Davacı vekili dava dilekçesinde özetle: Müvekkilinin davalı Şti 'nin müdürü olup ortaklıktan çıkmak için dava açtığını, söz konusu yargılamanın Antalya Asliye Ticaret Mahkemesi Esas sayılı dosyası ile görülmekte olduğunu ve bu davanın tarihli celsesinde şirkete kayyım atanması için taraflarına iki haftalık kesin süre verildiğini, ortaklıktan çıkma esnasında şirketi mahkemede temsil edecek bir kayyım yasa gereği zorunlu bulunduğundan Şirketi'ye kayyum atanmasına karar verilmesini talep etmiştir.", ")Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Bankası şubesine ait, numaralı, 13/09/2017 tarihli, keşidecisi A.Ş. olan, 69.000,00 TL bedelli çekin müvekkilinin uhdesinde iken kaybolduğunu, tüm aramalara rağmen bulunamadığını, müvekkilinin zarara uğrayacağından bahisle, öncelikle çek üzerine ödeme yasağı kararı konularak, çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.", "Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkilinin bir ticari ilişki sebebiyle tanzim tarihli; tanzim tarihli; aldığını müvekkili uhdesinde iken kaybedildiğini beyan ederek tanzim tarihli tanzim tarihli; vade tarihli bedelli bonoların iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.", "Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini isteyebilir." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
