How to use fombus/kinoguess_large with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("fombus/kinoguess_large") sentences = [ "Ученик средней школы к услугам обществу примешал доброту.", "Склизкий гад в сливном бачке; мохнатый зверь; похожий на чудовище из «Аленького цветочка»; гигантские мокрицы под кроватью — все они существуют на самом деле. Все; что им нужно — пугать детей; потому что из детских криков они получают электричество.Полнометражный мультфильм рассказывает о кризисах в мире монстров; их жизни. Но однажды вся мирная жизнь монстров оказывается под угрозой: в их мир попадает ребенок. А с детьми столько хлопот; что они могут довести даже монстров.", "В Нью-Йорк по приглашению главы крупного юридического концерна прибывает Кевин Ломакс; молодой адвокат. До этого он был известен тем; что защищал исключительно негодяев и притом не проиграл ни одного процесса. На новом месте работы он вполне счастлив; он живет в роскошной квартире с любящей женой; его окружают интересные люди.", "Представьте себе — Вы оказываете кому-либо существенную услугу и просите этого человека отблагодарить не Вас; а трёх других людей; которые; в свою очередь; отблагодарят ещё троих; и так далее; распространяя тепло и доброту в мировом масштабе. Насколько действенной может оказаться подобная сердечная идея? Ученик седьмого класса Тревор МакКинни решил это проверить; начав цепочку добра." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
