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@@ -36,8 +36,8 @@ It can be used to encode Italian texts and compute similarities between them.
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  from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
37
  import numpy as np
38
 
39
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../osiria/distiluse-base-italian/")
40
- model = AutoModel.from_pretrained("../osiria/distiluse-base-italian/")
41
  text1 = "Alessandro Manzoni è stato uno scrittore italiano"
42
  text2 = "Giacomo Leopardi è stato un poeta italiano"
43
  vec1 = model(tokenizer.encode(text1, return_tensors = "pt")).last_hidden_state[0,0,:].cpu().detach().numpy()
 
36
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
37
  import numpy as np
38
 
39
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("osiria/distiluse-base-italian")
40
+ model = AutoModel.from_pretrained("osiria/distiluse-base-italian")
41
  text1 = "Alessandro Manzoni è stato uno scrittore italiano"
42
  text2 = "Giacomo Leopardi è stato un poeta italiano"
43
  vec1 = model(tokenizer.encode(text1, return_tensors = "pt")).last_hidden_state[0,0,:].cpu().detach().numpy()