
## How to use
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.preprocessing import normalize

# Load model and tokenizer
model_name = "DeepMount00/Anita"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# Prepare sentences
sentences = [
    "Cosa faceva ogni sera Luca?",
    "Un cane felice corre nel parco, la coda ondeggiante al vento. Ogni erba, ogni farfalla, un'avventura. Occhi scintillanti, lingua penzolante, esplora gioiosamente, amato e coccolato dal suo fedele compagno umano. Insieme, condividono un legame indissolubile, tessuto di corse, giochi e affetto incondizionato.",
    "In un piccolo paesino circondato da colline verdeggianti e campi fioriti viveva una persona il cui sorriso era capace di illuminare la giornata più grigia. Questa persona, di nome Luca, aveva trovato la chiave della felicità nelle piccole gioie quotidiane: il profumo del caffè al mattino, il suono ridente dei bambini che giocavano in piazza, il tramonto che dipingeva il cielo di arancione e viola ogni sera."
]

# Tokenize, encode, and compute embeddings
embeddings = []
with torch.no_grad():
    for sentence in sentences:
        encoded_input = tokenizer(sentence, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)
        embedding = model(**encoded_input).pooler_output
        embeddings.append(embedding)

# Convert embeddings to numpy and normalize
embeddings = torch.cat(embeddings, dim=0).numpy()

# Calculate cosine similarity
similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)

# Print similarity scores
print("Similarità tra la sentenza 1 e 2:", similarity_matrix[0, 1])
print("Similarità tra la sentenza 1 e 3:", similarity_matrix[0, 2])
print("Similarità tra la sentenza 2 e 3:", similarity_matrix[1, 2])
```

{"language": ["it"], "license": "mit", "pipeline_tag": "sentence-similarity"}
transformers safetensors bert feature-extraction sentence-similarity it license:mit endpoints_compatible region:us