sentence-transformers How to use BookingCare/multilingual-e5-base-v3.1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("BookingCare/multilingual-e5-base-v3.1")
sentences = [
"Chấn thương phần mềm nghiêm trọng",
" Theo Đông y, bạc thau có tính mát, vị đắng, hơi cay và chua. Cây có tác dụng điều kinh, lợi tiểu, thanh nhiệt, cầm máu, thư cân hoạt lạc, tiêu đờm, nhuận phế, chỉ khái. Vậy\nTrong dân gian Việt Nam,\nthường được dùng để làm thuốc chữa\nkinh nguyệt không đều\nrong kinh\n, bí tiểu tiện, rát buốt, tiểu ít, màu nước tiểu đục. Ngoài ra,\ndùng trong điều trị lở ngứa, mụn nhọt, sát khuẩn, giải độc,\nviêm phế quản\nvà sốt rét cũng rất hiệu quả. Người ta thường dùng tươi, giã nát ra đắp lên những nơi bị\ngãy xương\nhoặc đắp lên mụn nhọt cho hút mủ lên da non. Bên cạnh đó, người ta hay dùng bạc thau phơi khô để chữa ho đặc biệt là cho trẻ em. cây bạc thau chữa bệnh gì? bạc thau kinh nguyệt không đều , rong kinh bạc thau viêm phế quản gãy xương Ở Quảng Tây (Trung Quốc), bạc sau được dùng bằng cách lấy toàn cây để trị ho, nhức mỏi chân tay, viêm thận thuỷ thũng hay dùng ngoài trị độc do giang mai.",
"1.1. Định nghĩa Các bác sĩ cho biết những chấn thương phần mềm được gọi là nghiêm trọng khi: Vết thương phần mềm làm lộ gân, xương khớp, thần kinh và/hoặc mạch máu; Vết thương mất đoạn gân hoặc xương. 1.2. Hậu quả Tình trạng này nếu không được điều trị đúng cách sẽ có nguy cơ dẫn đến di chứng: Nhiễm trùng; – gân ,mạch máu, thần kinh,cơ... Hoại tử xương Biến dạng, co rút cơ quan vận động; Cứng khớp; Làm mất chức năng vận động của chi thể, ảnh hưởng lớn đến cuộc sống của người bệnh. 1.3. Điều trị Các biện pháp phù hợp thường được áp dụng đối với dạng chấn thương này là: Khâu da che phủ thì đầu (vết thương đơn giản không bị căng kéo); Ghép da tự thân; Xoay vạt da tại chỗ; có cuống mạch liền Chuyển vạt da rời có cuống mạnh rời (nối vi phẫu mạch máu). Chuyển vạt da Theo khuyến cáo của bác sĩ, quyết định khâu da thì đầu hay để hở hoặc chuyển vạt cơ che phủ các chấn thương là rất quan trọng. Điều này phụ thuộc rất nhiều vào trình độ chuyên môn của phẫu thuật viên.Đánh giá vết thương và xử lý vết thương theo thang tạo hình từ thấp tới cao tương ứng với độ phức tạp của vết thương.",
" (CPP – Cerebral Perfusion Pressure) có mối liên quan mật thiết với\n. Áp lực tưới máu não được định nghĩa là hiệu số giữa áp lực động mạch trung bình (Mean Arterial Pressure - MAP) và áp lực nội sọ (ICP). Điều đó có nghĩa là: CPP = MAP - ICP. Áp lực động mạch trung bình là áp lực trung bình ở động mạch cảnh. MAP = (áp lực thì tâm thu + 2 áp lực thì tâm trương)/3.\nở người bình thường là trên 50mmHg. Áp lực tưới máu não nên duy trì ở mức 70 - 80mmHg và áp lực nội sọ ở mức dưới 15mmHg. Áp lực tưới máu não áp lực nội sọ Áp lực tưới máu não Tình trạng tăng\ndẫn đến quá trình giảm áp lực tưới máu não và lưu lượng máu não, là nguyên nhân chính gây tử vong đối với các bệnh nhân bị chấn thương sọ não. Bởi vậy, việc duy trì áp lực tưới máu não ở một giá trị thích hợp trong thời gian nhanh nhất chính là một trong những yếu tố then chốt của hoạt động chăm sóc đặc biệt cho người bệnh, tránh hoại tử não ở bệnh nhân bị tăng\n, đặc biệt với người bị\nthường gặp trong tai nạn giao thông. áp lực nội sọ áp lực nội sọ chấn thương sọ não Theo dõi mức\nvà\ncho phép đánh giá chính xác những thay đổi áp lực và lưu lượng máu trong não, phục vụ tốt nhất cho quá trình chẩn đoán và điều trị ở các bệnh nhân bị\nchấn thương sọ não nặng\n, hôn mê,... áp lực nội sọ áp lực tưới máu não chấn thương sọ não nặng Video đề xuất: Khám sức khỏe định kỳ tại Vinmec: Bảo vệ bạn trước khi quá muộn! XEM THÊM: Chức năng của dịch não tủy Chức năng của dịch não tủy Điều trị ở bệnh nhân tụ máu não do chấn thương sọ não Điều trị ở bệnh nhân tụ máu não do chấn thương sọ não Chấn thương sọ não: Nhận biết và điều trị thế nào? Chấn thương sọ não: Nhận biết và điều trị thế nào? Thần kinh Điều chỉnh áp lực tưới máu não Chấn thương sọ não Điều chỉnh áp lực trong sọ Áp lực tưới máu não Dịch não tủy"
]
embeddings = model.encode(sentences)
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4] 
