How to use kategosari/cliffsofdover_tsdae2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("kategosari/cliffsofdover_tsdae2") sentences = [ "생성하는 각 자동으로 프로세스의 검토 상기 대한 하나의 적어도 적용하여 대한 상기 변환된 [MASK] 것 파일에 기계 부분을 인공 지능 상기 응답을 통해, 표현을", " 이 방법은 먼저 로봇의 주변 환경 (6)을 검출하는 이미지 시퀀스 (5)를 제공한다", "인공 지능 프로세스의 기계 검토 부분을 통해, 상기 변환된 파일에 대한 상기 적어도 하나의 표현을 적용하여 상기 각 질문에 대한 응답을 자동으로 생성하는 것", " 압축률 네트워크 모델에 기초하여 디코딩된 동영상의 프레임에 포함된 복수의 이미지 블록들 각각의 압축률을 획득하고, 획득된 복수의 압축률에 기초하여 프레임의 압축률을 획득한다" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
