metadata
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language: []
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- sentence-transformers
- sentence-similarity
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- generated_from_trainer
- dataset_size:1530
- loss:CoSENTLoss
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- source_sentence: ' Kuldeep Yadav : तो क्या बॉलीवुड एक्ट्रेस से शादी करने जा रहे वर्ल्ड चैंपियन कुलदीप यादव? बोले - जल्द ही खुशखबरी मिलेगी... '
sentences:
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Shagun Apsagun: पूजा में नारियल का खराब निकलना शुभ या अशुभ? जानें मिलने
वाले संकेत
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दोस्त की बहन पर आया दिल, प्यार में तोड़ीं धर्म की बेड़ियां, टीम इंडिया
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काम, चौंका देंगे फायदे
- source_sentence: ' Quiz: लिखता हूं पर पेन नहीं, चलता हूं पर गाड़ी नहीं, टिक-टिक करता हूं पर घड़ी नहीं, बताओ मैं कौन हूं? '
sentences:
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Ram Chalisa: बेहद चमत्कारी है श्रीराम चालीसा, रोजाना पढ़ने से खुल जाएंगे
धन आगमन के रास्ते, ये दिन है खास
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पड़ा जीवन का अंकुर
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धाकड़ विरोधियों को पस्त करने का है माद्दा
- source_sentence: ' बारिश के मौसम में उत्तराखंड की इन जगहों पर घूमना पड़ सकता है भारी अवॉइड करें ये 5 जगहें '
sentences:
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Vastu Tips: घर के मुख्य दरवाजे पर ये एक चीज लटकाने से दौड़ी आएंगी मां
लक्ष्मी, पैसों की तंगी से मिलेगा छुटकारा
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Samsung Galaxy Ring हुई लॉन्च, 9 साइज और 3 कलर ऑप्शन में मिलेगी, जानें
फीचर्स
- source_sentence: ' रथ में सवार होकर मौसी के घर गए भगवान जगन्नाथ बीमार क्यों हो जाते हैं? '
sentences:
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Airport Jobs: 10वीं पास से लेकर ग्रेजुएट के लिए वैकेंसी, यूपी के हिंडन
एयरपोर्ट के लिए होगा चयन, ऐसे भरें फॉर्म
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खोई दिखीं दुल्हनिया सोनाक्षी सिन्हा
- मनी प्लांट भी है इस पौधे के आगे फेल, घर में लगाते ही बरसता धन
- source_sentence: ' बैंक ऑफ बड़ौदा ने कस्टमर्स को दिया झटका! इन लोगों की बढ़ेंगी मुश्किलें '
sentences:
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Karnataka: चुनाव जीतने के जश्न में खुलेआम बंटी शराब.. भाजपा ने इस नेता
को पार्टी से कर दिया बेदखल
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PM Modi's Russia visit: अमेरिका ने की पीएम मोदी से अपील, राष्ट्रपति
पुतिन के सामने उठाएं ये मुद्दा
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Hemant Soren: सीएम बनते ही हेमंत सोरेन के सिर पर फिर लटकी तलवार, जमानत
रद्द करवाने के लिए सुप्रीम कोर्ट पहुंची ED
SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
Model Details
Model Description
- Model Type: Sentence Transformer
- Base model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
- Maximum Sequence Length: 128 tokens
- Output Dimensionality: 384 tokens
- Similarity Function: Cosine Similarity
Model Sources
- Documentation: Sentence Transformers Documentation
- Repository: Sentence Transformers on GitHub
- Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face
Full Model Architecture
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
Usage
Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
pip install -U sentence-transformers
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("amorfati/custom-hindi-emb-model")
# Run inference
sentences = [
' बैंक ऑफ बड़ौदा ने कस्टमर्स को दिया झटका! इन लोगों की बढ़ेंगी मुश्किलें ',
'Hemant Soren: सीएम बनते ही हेमंत सोरेन के सिर पर फिर लटकी तलवार, जमानत रद्द करवाने के लिए सुप्रीम कोर्ट पहुंची ED',
'Karnataka: चुनाव जीतने के जश्न में खुलेआम बंटी शराब.. भाजपा ने इस नेता को पार्टी से कर दिया बेदखल',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
Training Details
Training Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 1,530 training samples
- Columns:
premise
,hypothesis
, andlabel
- Approximate statistics based on the first 1000 samples:
premise hypothesis label type string string int details - min: 15 tokens
- mean: 31.85 tokens
- max: 52 tokens
- min: 15 tokens
- mean: 31.93 tokens
- max: 52 tokens
- 0: ~30.00%
- 2: ~70.00%
- Samples:
premise hypothesis label UCO Bank: यूको बैंक में होने जा रही बंपर भर्तियों के लिए करें अप्लाई, इस दिन बंद हो रही आवेदन प्रक्रिया
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- Loss:
CoSENTLoss
with these parameters:{ "scale": 20.0, "similarity_fct": "pairwise_cos_sim" }
Evaluation Dataset
Unnamed Dataset
- Size: 170 evaluation samples
- Columns:
premise
,hypothesis
, andlabel
- Approximate statistics based on the first 1000 samples:
premise hypothesis label type string string int details - min: 15 tokens
- mean: 31.56 tokens
- max: 51 tokens
- min: 17 tokens
- mean: 31.68 tokens
- max: 50 tokens
- 1: 100.00%
- Samples:
premise hypothesis label अरमान मलिक ने विशाल पांडे को मारा थप्पड़, Video हुआ वायरल; क्या अब यूट्यूबर हो जाएंगे BB हाउस से बाहर?
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- Loss:
CoSENTLoss
with these parameters:{ "scale": 20.0, "similarity_fct": "pairwise_cos_sim" }
Training Hyperparameters
Non-Default Hyperparameters
eval_strategy
: stepsper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16learning_rate
: 2e-05num_train_epochs
: 10warmup_ratio
: 0.1
All Hyperparameters
Click to expand
overwrite_output_dir
: Falsedo_predict
: Falseeval_strategy
: stepsprediction_loss_only
: Trueper_device_train_batch_size
: 16per_device_eval_batch_size
: 16per_gpu_train_batch_size
: Noneper_gpu_eval_batch_size
: Nonegradient_accumulation_steps
: 1eval_accumulation_steps
: Nonelearning_rate
: 2e-05weight_decay
: 0.0adam_beta1
: 0.9adam_beta2
: 0.999adam_epsilon
: 1e-08max_grad_norm
: 1.0num_train_epochs
: 10max_steps
: -1lr_scheduler_type
: linearlr_scheduler_kwargs
: {}warmup_ratio
: 0.1warmup_steps
: 0log_level
: passivelog_level_replica
: warninglog_on_each_node
: Truelogging_nan_inf_filter
: Truesave_safetensors
: Truesave_on_each_node
: Falsesave_only_model
: Falserestore_callback_states_from_checkpoint
: Falseno_cuda
: Falseuse_cpu
: Falseuse_mps_device
: Falseseed
: 42data_seed
: Nonejit_mode_eval
: Falseuse_ipex
: Falsebf16
: Falsefp16
: Falsefp16_opt_level
: O1half_precision_backend
: autobf16_full_eval
: Falsefp16_full_eval
: Falsetf32
: Nonelocal_rank
: 0ddp_backend
: Nonetpu_num_cores
: Nonetpu_metrics_debug
: Falsedebug
: []dataloader_drop_last
: Falsedataloader_num_workers
: 0dataloader_prefetch_factor
: Nonepast_index
: -1disable_tqdm
: Falseremove_unused_columns
: Truelabel_names
: Noneload_best_model_at_end
: Falseignore_data_skip
: Falsefsdp
: []fsdp_min_num_params
: 0fsdp_config
: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap
: Noneaccelerator_config
: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed
: Nonelabel_smoothing_factor
: 0.0optim
: adamw_torchoptim_args
: Noneadafactor
: Falsegroup_by_length
: Falselength_column_name
: lengthddp_find_unused_parameters
: Noneddp_bucket_cap_mb
: Noneddp_broadcast_buffers
: Falsedataloader_pin_memory
: Truedataloader_persistent_workers
: Falseskip_memory_metrics
: Trueuse_legacy_prediction_loop
: Falsepush_to_hub
: Falseresume_from_checkpoint
: Nonehub_model_id
: Nonehub_strategy
: every_savehub_private_repo
: Falsehub_always_push
: Falsegradient_checkpointing
: Falsegradient_checkpointing_kwargs
: Noneinclude_inputs_for_metrics
: Falseeval_do_concat_batches
: Truefp16_backend
: autopush_to_hub_model_id
: Nonepush_to_hub_organization
: Nonemp_parameters
:auto_find_batch_size
: Falsefull_determinism
: Falsetorchdynamo
: Noneray_scope
: lastddp_timeout
: 1800torch_compile
: Falsetorch_compile_backend
: Nonetorch_compile_mode
: Nonedispatch_batches
: Nonesplit_batches
: Noneinclude_tokens_per_second
: Falseinclude_num_input_tokens_seen
: Falseneftune_noise_alpha
: Noneoptim_target_modules
: Nonebatch_eval_metrics
: Falsebatch_sampler
: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler
: proportional
Training Logs
Epoch | Step | Training Loss | loss |
---|---|---|---|
1.0417 | 100 | 11.3102 | 0.0 |
2.0833 | 200 | 4.3476 | 0.0 |
3.125 | 300 | 4.2806 | 0.0 |
4.1667 | 400 | 4.2333 | 0.0 |
5.2083 | 500 | 4.1671 | 0.0 |
6.25 | 600 | 4.0698 | 0.0 |
7.2917 | 700 | 4.0096 | 0.0 |
8.3333 | 800 | 4.0257 | 0.0 |
9.375 | 900 | 4.0044 | 0.0 |
Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.41.2
- PyTorch: 2.3.0+cu121
- Accelerate: 0.32.1
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.19.1
Citation
BibTeX
Sentence Transformers
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
CoSENTLoss
@online{kexuefm-8847,
title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
author={Su Jianlin},
year={2022},
month={Jan},
url={https://kexue.fm/archives/8847},
}