How to use trmteb/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training_with_large_data_v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("trmteb/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training_with_large_data_v2") sentences = [ "Ayrıştırma", ", üzerinde yazı veya çizim yapılması amacıyla boş kâğıtların birleştirilmesiyle meydana getirilen bir nesnedir. 1920 yılında kâğıtları birleştirip, kartondan kapak ekleyen J.A. Birchall tarafından icat edilmiştir. Pek çok insan günlük hayatta defter kullanır fakat genelde defter kelimesi, bu nesneyi çeşitli derslerde not almak amacıyla kullanan öğrencileri çağrıştırır.", "Normalizasyon ( ), veritabanlarında çok fazla sütun ve satırdan oluşan bir tabloyu tekrarlardan arındırmak için daha az satır ve sütun içeren alt kümelerine ayrıştırma işlemidir.", ", Çorum - Çorum ili merkez ilçesine bağlı köy\n , Kelkit - Gümüşhane ili Kelkit ilçesine bağlı köy\n , İzmit - Kocaeli ili İzmit ilçesine bağlı mahalle\n , Haliliye - Şanlıurfa ili Haliliye ilçesine bağlı mahalle" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
