How to use samheym/GerBi-Encoder with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("samheym/GerBi-Encoder") sentences = [ "Welcher Whisky wird für blaues Blut verwendet?", "Versuchen Sie auch: 1 Blue Bloods Single Malt Scotch. 2 Scotch betrunken auf blauem Blut. 3 Finnerty's Scotch Whisky Blue Bloods. 4 trinkt Tom Selleck Scotch. 5 blaue Blut Scotch.", "...Menge... Ein Mol Saccharose und ein Mol Glucose beziehen sich auf die gleiche Menge an Molekülen. Denken Sie daran, dass der Maulwurf die Zähleinheit des Chemikers ist. Ein Mol von etwas ist 6.022137x10^23 Partikel einer Substanz.", "Pilgerfahrt nach Mekka. Mansa MÃ…«sÄÂ , entweder der Enkel oder der Großneffe von Sundiata, dem Begründer seiner Dynastie, bestieg 1307 den Thron. Im 17. Jahr seiner Herrschaft (1324) machte er sich auf den Weg seine berühmte Pilgerfahrt nach Mekka. Es war diese Pilgerfahrt, die die Welt für den erstaunlichen Reichtum Malis erweckte." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
