How to use hindalmayyali/Sentence_arabertV1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("hindalmayyali/Sentence_arabertV1") sentences = [ "متوسط عمر als", "أعاني من الإسهال كل صباح فور الاستيقاظ. 2. احصل على مساعدة من طبيب الآن ¢. يبدو مثل: مشكلة منهكة شديدة. تشمل الأسباب العدوى أو داء كرون أو القولون التقرحي أو عدم تحمل النظام الغذائي. يجب أن ترى الطبيب بدلاً من محاولة علاج هذا بنفسك.", "يتم تشخيص أكثر من 5600 شخص بقليل في الولايات المتحدة بمرض التصلب الجانبي الضموري كل عام. (هذه ضحية جديدة كل 90 دقيقة). تشير التقديرات إلى أن ما يصل إلى 30 ألف أمريكي يعانون من المرض في أي وقت. 80٪ من المصابين بمرض التصلب الجانبي الضموري هم من الرجال و 93٪ من المرضى من القوقاز. تتراوح أعمار معظم المصابين بمرض التصلب الجانبي الضموري بين 40 و 70 عامًا ، ويبلغ متوسط أعمارهم 55 عامًا وقت التشخيص. ومع ذلك ، تحدث حالات المرض لدى الأشخاص في العشرينات والثلاثينات من العمر.", "متوسط معدل الذكاء للمراهق هو 100. تأخذ اختبارات الذكاء بعين الاعتبار العمر ، لذا فإن متوسط الدرجة دائمًا هو 100 ، بغض النظر عن عمر الشخص." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
