How to use Data-Lab/multilingual-e5-small-cross-encoder-v0.1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("Data-Lab/multilingual-e5-small-cross-encoder-v0.1") sentences = [ "query: алерана бальзам", "passage: Мороженое \"Джиандуйя\" фундучно-шоколад.; Шоколадный пломбир с фундуком в шоколаде. Нежная сливочная текстура.; Мороженое; Цена: 138.0; Рейтинг: 4.9", "passage: Нюда спрей д/местного применения педикулицидный 50мл; Средство с физическим принципом действия для уничтожения головных вшей, личинок и гнид; Лекарственные средства; Цена: 1136.0; Рейтинг: 0.0", "passage: АнвиМакс Мед-Лимон пор.д/приг.р-ра д/приема внутрь пак.№12; Препарат для лечения гриппа и ОРВИ. Комбинирует противовирусное и симптоматическое действие.; Лекарственные средства; Цена: 806.0; Рейтинг: 0.0" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
tomaarsen