prithivida/miniDense_arabic_v1

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import scipy.spatial

model = SentenceTransformer('prithivida/miniDense_arabic_v1')

corpus = [
'أرق يمكن أن يحدث الأرق بشكل مستقل أو نتيجة لمشكلة أخرى. وتشمل الظروف التي يمكن أن تؤدي إلى الأرق : توتر، ألم مزمن، قصور القلب، فرط الدرقية، حرقة الفؤاد، متلازمة تململ الساقين، سن اليأس وبعض الأدوية، مثل كافيين، نيكوتين، و الكحول. وتشمل عوامل الخطر الأخرى العمل ليلا وانقطاع النفس النومي. ويستند التشخيص على عادات النوم للبحث عن الأسباب الكامنة. كما يمكن إجراء دراسة على النوم للبحث عن اضطرابات النوم الكامنة.  ويتم هذا الإجراء بسؤالين: "هل تواجه صعوبة في النوم؟" و "هل لديك صعوبة في الدخول في النوم أو البقاء نائما؟', 'أرق في كثير من الحالات، يشترك الأرق مع مرض آخر، كما يمكن حدوثه بسبب الآثار الجانبية من الأدوية، أو المشاكل النفسية. ما يقرب من نصف الأشخاص المصابين بالأرق يرتبطون باضطرابات نفسية. بينما في الاكتئاب "ينبغي اعتبار الأرق حالة مرضية، بدلا من أن تكون حالة ثانوية؛" والأرق عادة ما يسبق الأعراض النفسية. " فمن الممكن أن يشكل الأرق خطرا كبيرا لتطوير اضطراب نفسي لاحق". يحدث الأرق في ما بين 60٪ و 80٪ من الأشخاص الذين يعانون من الاكتئاب. وقد يرجع ذلك جزئيا إلى العلاج المستخدم لعلاج الاكتئاب.', ...
]

queries = [ 'هل عدم القيام بجهد جسماني ممكن ان يسبب الأرق؟', 'ما هي المسألة الشرقية ؟']

corpus_embeddings = model.encode(corpus)
query_embeddings = model.encode(queries)

# Encontrar las 3 frases más cercanas del corpus para cada pregunta basada en la similitud del coseno
closest_n = 3
for query, query_embedding in zip(queries, query_embeddings): distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], corpus_embeddings, "cosine")[0]

results = zip(range(len(distances)), distances)
results = sorted(results, key=lambda x: x[1])

print("\n======================\n")
print("Consulta:", query)
print("\nLas 3 frases más similares en el corpus:\n")

for idx, distance in results[0:closest_n]:
print(corpus[idx].strip(), "(Score: %.4f)" % (1-distance))