How to use labpt/SLawEmbed with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("labpt/SLawEmbed") sentences = [ "Sodišče sme na prošnjo obsojenca odločiti, da se obsodba izbriše iz kazenske evidence in da obsojenec velja za neobsojenega, če je potekla polovica z zakonom določenega roka, po poteku katerega se obsodba izbriše, če obsojenec v tem času ni storil novega kaznivega dejanja. Pri odločanju o izbrisu upošteva sodišče vedenje obsojenca po prestani kazni, naravo kaznivega dejanja in druge okoliščine, pomembne za izbris obsodbe.", "Če dan izročitve stvari kupcu ni določen, mora prodajalec izročiti stvar v roku 15 dni po sklenitvi pogodbe, glede na naravo stvari in na druge okoliščine.", "Upravljalci, ki so subjekti javnega sektorja, za namene raziskovanja posredujejo osebne podatke po tarifi, določeni za raziskovalne storitve. ", "Sodišče po uradni dolžnosti izbriše obsodbo iz kazenske evidence, če storilec že dalj časa ni izvršil kaznivega dejanja, pri tem pa prav tako upošteva vedenje obsojenca po prestani kazni, naravo kaznivega dejanja in druge okoliščine, pomembne za izbris obsodbe." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
