How to use wilfredomartel/modernbert-embed-es-legal-v2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("wilfredomartel/modernbert-embed-es-legal-v2") sentences = [ "La Corte Constitucional inadmitió a trámite la acción extraordinaria de protección N°. 3030-18-EP, presentada por Luis Alberto Bermeo Molina, debido a que el auto de llamamiento a juicio no constituye un auto definitivo. Según el artículo 58 de la Ley Orgánica de Garantías Jurisdiccionales y Control Constitucional, esta acción procede únicamente sobre sentencias y autos definitivos. El Tribunal de la Sala de Admisión, en su resolución del 27 de junio de 2019, consideró que el auto de llamamiento a juicio, si bien pone fin a una etapa procesal, no decide sobre el fondo del proceso penal ni produce efectos irrevocables, ya que los supuestos de hecho y derecho pueden ser desvirtuados en etapas posteriores. El artículo 608, numeral 5 del Código Orgánico Integral Penal (COIP) establece que las declaraciones contenidas en el auto de llamamiento a juicio no surten efectos irrevocables. Por consiguiente, al no ser un auto definitivo, la Corte Constitucional no es competente para tramitar esta acción, ya que no cumple con el objeto de la garantía jurisdiccional.", "¿Cuál fue la razón principal para que la Corte Constitucional inadmitiera la acción extraordinaria de protección del IESS en el caso 1009-19-EP, basándose en el artículo 62, numeral 3 de la LOGJCC, que prohíbe basar la acción únicamente en la consideración de lo injusto de la sentencia?", "¿En qué fecha y ante qué instancia se presentó la acción extraordinaria de protección N°. 1311-19-EP, y cuál fue la pretensión concreta de la accionante?", "¿Cuál fue la razón principal por la que la Corte Constitucional inadmitió a trámite la acción extraordinaria de protección N°. 3030-18-EP, presentada por Luis Alberto Bermeo Molina contra el auto de llamamiento a juicio?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4]
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