Update app.py

app.py

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 import pandas as pd
 import numpy as np
 import asyncio
-from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from angle_emb import AnglE, Prompts
+from angle_emb.utils import cosine_similarity
 
-model = SentenceTransformer("hon9kon9ize/bert-large-cantonese-sts")
+angle = AnglE.from_pretrained(
+    "hon9kon9ize/bert-large-cantonese-sts", pooling_strategy='cls')
 df = None
 
+def get_embedding(text):
+    response = angle.encode(text, to_numpy=True)
+
+    return response[0]
 
 def get_dataframe():
     global df
@@ -39,11 +45,6 @@ def find_songs(text):
         ]
     )
 
-
-def get_embedding(text):
-    return model.encode(text)
-
-
 # Create Gradio application
 import gradio as gr
 
@@ -54,7 +55,7 @@ async def create_demo():
 淚水在眼底打轉，他感到迷失，不知道該往哪裡去，只是心中不斷地呼喚著對方的名字，渴望重新找回失去的愛。他開始思考，是應該安靜地離開這段過往，還是勇敢地留下來，面對愛情的種種無奈。
 
 在迷惘中，他決定給自己一個機會。或許他應該離開，或者他應該在原地等待，等待對方明白他所付出的愛是永遠不會離開的。這段故事充滿了對愛情的掙扎、遺憾和無奈，卻也帶著一絲希望和堅持。結局如何，只有時間能給予答案。"""
-    example2 = "我唔搵唔返一啲嘢，搵唔返。"
+    example2 = "跌咗嘢試下唔好搵"
     example3 = "香港有國安法"
     example4 = "雞！全部都係雞！"
     description = """呢個 space 利用咗廣東話 Bert 語言模型，將歌詞轉換成向量，再用 cosine similarity 計算輸入嘅文字同 2394 首粵語歌唧歌詞之間嘅相似度，嚟畀出個歌名推介。