How to use josedossantos/urf-summary-labse with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("josedossantos/urf-summary-labse") sentences = [ " O projeto de lei visa disciplinar os pedidos de vista nos tribunais brasileiros, estabelecendo prazos fixos e penalidades para a demora na restituição dos autos. O objetivo é impedir abusos e garantir uma julgamento justo e técnico. A proposta mantém a prerrogativa dos juízes de requerer vista dos autos, mas com uma disciplina mais rígida.", " O projeto de lei nº , de 2016, apresentado pelo deputado Diego Garcia, visa estabelecer um prazo de cinco sessões para o estudo dos pedidos de vistas nos tribunais, com o objetivo de tornar mais célere o julgamento de processos. A proposta se aplicará tanto ao processo penal quanto ao processo civil. A justificativa para a proposta é a necessidade de prevenir a morosidade nos julgamentos e a sensação de impunidade na sociedade, sem olvidar a existência do duplo grau de jurisdição.", " O projeto de lei visa estabelecer isenção de pedágio para veículos automotores de duas rodas, com o objetivo de melhorar a fluidez do trânsito e reduzir o risco de acidentes. A justificativa é que esses veículos não respondem por danos ao pavimento e não contribuem para o crescimento da demanda por espaço na via. Além disso, a cobrança de pedágio é difícil para esses veículos e pode levar a acidentes. A proposta foi apresentada pelo Deputado Hercílio Coelho e está sendo discutida na Câmara dos Deputados.", " O projeto de lei nº , de 2015, proposto pela deputada Mara Gabrilli, tipifica como crime o exercício ilegal das profissões de saúde de nível superior, incluindo as relacionadas pelo Conselho Nacional de Saúde. O projeto busca responder a situações em que profissionais sem autorização exercem as profissões de saúde, colocando em risco a saúde pública. A lei prevê penas para aqueles que exercem as profissões de saúde sem autorização legal ou excederem os limites de suas atribuições." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
