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base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1530
- loss:CoSENTLoss
widget:
- source_sentence: ' Kuldeep Yadav : तो क्या बॉलीवुड एक्ट्रेस से शादी करने जा रहे
वर्ल्ड चैंपियन कुलदीप यादव? बोले - जल्द ही खुशखबरी मिलेगी... '
sentences:
- 'Shagun Apsagun: पूजा में नारियल का खराब निकलना शुभ या अशुभ? जानें मिलने वाले
संकेत'
- दोस्त की बहन पर आया दिल, प्यार में तोड़ीं धर्म की बेड़ियां, टीम इंडिया के दिग्गज
की ऐसी थी लव स्टोरी
- WhatsApp पर और भी ज्यादा स्मार्ट होगा Meta AI, एक इशारे पर कर देगा ये 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:
- 'Ram Chalisa: बेहद चमत्कारी है श्रीराम चालीसा, रोजाना पढ़ने से खुल जाएंगे धन आगमन
के रास्ते, ये दिन है खास'
- 'वैज्ञानिकों की नई खोज: बस थोड़ी सी ऑक्सीजन चाहिए थी... और धरती पर फूट पड़ा जीवन
का अंकुर'
- 'France Election: 28 साल के जॉर्डन बार्डेला बन सकते हैं फ्रांस के पीएम, 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:
- 'Vastu Tips: घर के मुख्य दरवाजे पर ये एक चीज लटकाने से दौड़ी आएंगी मां लक्ष्मी,
पैसों की तंगी से मिलेगा छुटकारा'
- एडवेचंर के हैं शौकीन तो मानसून में घूमें उत्तराखंड की ये 6 रोमांचक ट्रेक
- 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:
- 'Airport Jobs: 10वीं पास से लेकर ग्रेजुएट के लिए वैकेंसी, यूपी के हिंडन एयरपोर्ट
के लिए होगा चयन, ऐसे भरें फॉर्म'
- शादी के बाद जहीर इकबाल ने शेयर की UNSEEN रोमांटिक फोटो, पति की आंखों में 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:
- 'Karnataka: चुनाव जीतने के जश्न में खुलेआम बंटी शराब.. भाजपा ने इस नेता को पार्टी
से कर दिया बेदखल'
- 'PM Modi''s Russia visit: अमेरिका ने की पीएम मोदी से अपील, राष्ट्रपति पुतिन के
सामने उठाएं ये मुद्दा'
- 'Hemant Soren: सीएम बनते ही हेमंत सोरेन के सिर पर फिर लटकी तलवार, जमानत रद्द करवाने
के लिए सुप्रीम कोर्ट पहुंची ED'
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# SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/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](https://huggingface.co/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](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### 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:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
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, and label
* 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
| |
* 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 | Law टेस्ट की कट-ऑफ कम कराने के लिए डाली याचिका, CJI ने दिया ऐसा जवाब, बोलेंगे-वाह! | 2 |
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* Loss: [CoSENTLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 170 evaluation samples
* Columns: premise, hypothesis, and label
* 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
| |
* Samples:
| premise | hypothesis | label |
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
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* Loss: [CoSENTLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_ratio`: 0.1
#### All Hyperparameters
Click to expand
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `learning_rate`: 2e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 10
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional