clips/e5-large-trm

import torch.nn.functional as F

from torch import Tensor
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel


def average_pool(last_hidden_states: Tensor,
                 attention_mask: Tensor) -> Tensor:
    last_hidden = last_hidden_states.masked_fill(~attention_mask[..., None].bool(), 0.0)
    return last_hidden.sum(dim=1) / attention_mask.sum(dim=1)[..., None]


# Each input text should start with "query: " or "passage: ".
# For tasks other than retrieval, you can simply use the "query: " prefix.
input_texts = [
    'query: hoeveel eiwitten moet een vrouw eten',
    'query: top definieer',
    "passage: Als algemene richtlijn geldt dat de gemiddelde eiwitbehoefte voor vrouwen van 19 tot 70 jaar volgens de CDC 46 gram per dag bedraagt. Maar, zoals je in deze tabel kunt zien, moet je dit verhogen als je zwanger bent of traint voor een marathon. Bekijk de onderstaande tabel om te zien hoeveel eiwitten je dagelijks zou moeten eten.",
    "passage: Definitie van top voor leerlingen Engels. : 1 het hoogste punt van een berg : de top van een berg. : 2 het hoogste niveau. : 3 een bijeenkomst of reeks bijeenkomsten tussen de leiders van twee of meer regeringen."
]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('clips/e5-large-trm')
model = AutoModel.from_pretrained('clips/e5-large-trm')

# Tokenize the input texts
batch_dict = tokenizer(input_texts, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

outputs = model(**batch_dict)
embeddings = average_pool(outputs.last_hidden_state, batch_dict['attention_mask'])

# normalize embeddings
embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
scores = (embeddings[:2] @ embeddings[2:].T) * 100
print(scores.tolist())

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Load the model from Hugging Face
model = SentenceTransformer("clips/e5-large-trm")

# Perform inference using encode_query/encode_document for retrieval,
# or encode_query for general purpose embeddings. Prompt prefixes
# are automatically added with these two methods.
queries = [
    'hoeveel eiwitten moet een vrouw eten',
    'top definieer',
]
documents = [
    'Als algemene richtlijn geldt dat de gemiddelde eiwitbehoefte voor vrouwen van 19 tot 70 jaar volgens de CDC 46 gram per dag bedraagt. Maar, zoals je in deze tabel kunt zien, moet je dit verhogen als je zwanger bent of traint voor een marathon. Bekijk de onderstaande tabel om te zien hoeveel eiwitten je dagelijks zou moeten eten.',
    'Definitie van top voor leerlingen Engels. : 1 het hoogste punt van een berg : de top van een berg. : 2 het hoogste niveau. : 3 een bijeenkomst of reeks bijeenkomsten tussen de leiders van twee of meer regeringen.',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# (2, 1024) (2, 1024)

similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
# tensor([[0.9112, 0.7261],
#         [0.7412, 0.9056]])

@misc{banar2025mtebnle5nlembeddingbenchmark,
      title={MTEB-NL and E5-NL: Embedding Benchmark and Models for Dutch}, 
      author={Nikolay Banar and Ehsan Lotfi and Jens Van Nooten and Cristina Arhiliuc and Marija Kliocaite and Walter Daelemans},
      year={2025},
      eprint={2509.12340},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2509.12340}, 
}