sentence-transformers 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] 
