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output/training_sts/0_Transformer/result.pt

        from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
        import numpy as np

        model_path = './output/training_sts'

        embedder = SentenceTransformer(model_path)

        # Corpus with example sentences
        corpus = ['한 남자가 음식을 먹는다.',
                '한 남자가 빵 한 조각을 먹는다.',
                '그 여자가 아이를 돌본다.',
                '한 남자가 말을 탄다.',
                '한 여자가 바이올린을 연주한다.',
                '두 남자가 수레를 숲 속으로 밀었다.',
                '한 남자가 담으로 싸인 땅에서 백마를 타고 있다.',
                '원숭이 한 마리가 드럼을 연주한다.',
                '치타 한 마리가 먹이 뒤에서 달리고 있다.']

        corpus_embeddings = embedder.encode(corpus, convert_to_tensor=True)

        # Query sentences:
        queries = ['한 남자가 파스타를 먹는다.',
                '고릴라 의상을 입은 누군가가 드럼을 연주하고 있다.',
                '치타가 들판을 가로 질러 먹이를 쫓는다.']

        # Find the closest 5 sentences of the corpus for each query sentence based on cosine similarity
        top_k = 5
        for query in queries:
                query_embedding = embedder.encode(query, convert_to_tensor=True)
                cos_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, corpus_embeddings)[0]
                cos_scores = cos_scores.cpu()

                #We use np.argpartition, to only partially sort the top_k results
                top_results = np.argpartition(-cos_scores, range(top_k))[0:top_k]

                print("\n\n======================\n\n")
                print("Query:", query)
                print("\nTop 5 most similar sentences in corpus:")

                for idx in top_results[0:top_k]:
                        print(corpus[idx].strip(), "(Score: %.4f)" % (cos_scores[idx]))