sut-embed-model / README.md

Erol35

Add new SentenceTransformer model

e6a0cb0 verified 5 months ago

preview code

raw

history blame contribute delete

14.4 kB

metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - dense
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:13576
  - loss:CosineSimilarityLoss
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
widget:
  - source_sentence: >-
      işlemler bu maddenin birinci fıkrasındaki hükümlere göre faturalandırılır.
      Ancak “yatarak tedavi” kapsamında hizmet başına
    sentences:
      - b) B Grubu tanıya dayalı işlemlerde; 10 gün
      - >-
        ödeme yöntemi ile bir işlem yapılması durumunda SUT eki EK -2/A
        Listesinde yer alan tutarlar faturalandırılmayacak olup
      - >-
        ve “Yurt dışı Provizyon Aktivasyon ve Sağlık Sistemi (YUPASS)” numarası
        ile hasta takip numarası/provizyon alınan kişilere
  - source_sentence: >-
      4.2.13.3.2.A.1- Daha önce Kronik Hepatit C tedavisi almamış hastalarda
      tedavi
    sentences:
      - inhibitörü kullanılmaz.
      - >-
        (1) Nonsirotik hastalarda; tedavi süresi
        (Sofosbuvir+Velpatasvir+Voxilaprevir) ile toplam 8 hafta ya da
      - >-
        (1) SUT eki listelerde yer alan tıbbi malzemelerin temin edilmesi
        halinde, bu listelerdeki birim fiyatlar, sağlık hizmeti
  - source_sentence: >-
      immünoglobulinlere dirençli ve splenektominin kontrendike
      olduğu/yapılamadığı ya da  splenektomi sonrası nüks eden
    sentences:
      - >-
        durumlarda, 1 yaşından itibaren trombosit sayısı 30.000’in altında olan
        kanamalı kronik immün trombositopenik purpura
      - >-
        (2)Tioguanin, tiotepa, bortezomib, talidomid, kladribin, anagrelid, i
        darubisin, pentostatin,fludarabin, tretinoin,
      - >-
        (3) Sağlık Kurulu raporu ile belirlenen ilaç dozları için SUT’un
        4.2.42.C maddesinde yer alan hükümler geçerlidir.
  - source_sentence: >-
      2) İTT tedavisi esnasında akut kanaması ve/veya cerrahi girişim gerekli
      olan hastalarda mevcut bypass edici ajanlar
    sentences:
      - >-
        2) Nükseden veya kemorezistan CD20 pozitif foliküler lenfoma, diffüz
        büyük B hücreli lenfoma, mantle hücreli
      - >-
        ile SUT hükümleri doğrultusunda kanama tedavisi uygulanabilir ve aynı
        zamanda İTT tedavisi de sürdürülür. Bu tedaviler
      - >-
        sahip olan metastatik prostat kanserl i hastalarda progresyona kadar
        prednizolon ile kombine olarak kullanılması halinde
  - source_sentence: tamamlanmaksızın da idame tedavilere geçilebilecektir.
    sentences:
      - >-
        (10) Deksametazon intravitreal implant etkin maddeli ilacın, anti-VEGF
        ilaçların uygulamasını takiben en erken 1
      - >-
        durumun belirtildiği 3 ay süreli sağlık kurulu raporuna dayanılarak
        ilaca başlanabilir. İlaca başlandıktan 3 ay sonra yapılan
      - >-
        bankaları aracılığı ile yapılan kemik iliği/kordon kanı tarama ve
        teminine ilişkin fatura bedelleri yukarıdaki hükümler
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers

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 dimensions
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, 'architecture': '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("Erol35/sut-embed-model")
# Run inference
sentences = [
    'tamamlanmaksızın da idame tedavilere geçilebilecektir.',
    '(10) Deksametazon intravitreal implant etkin maddeli ilacın, anti-VEGF ilaçların uygulamasını takiben en erken 1',
    'bankaları aracılığı ile yapılan kemik iliği/kordon kanı tarama ve teminine ilişkin fatura bedelleri yukarıdaki hükümler',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.8021, 0.4142],
#         [0.8021, 1.0000, 0.3381],
#         [0.4142, 0.3381, 1.0000]])

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 13,576 training samples
Columns: sentence_0, sentence_1, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence_0 sentence_1 label
type string string float
details
min: 3 tokens
mean: 24.5 tokens
max: 53 tokens

min: 3 tokens
mean: 24.11 tokens
max: 56 tokens

min: 0.0
mean: 0.63
max: 1.0

	sentence_0	sentence_1	label
type	string	string	float
details	min: 3 tokens mean: 24.5 tokens max: 53 tokens	min: 3 tokens mean: 24.11 tokens max: 56 tokens	min: 0.0 mean: 0.63 max: 1.0

Samples:

sentence_0	sentence_1	label
`süre) hastalarda yeniden başlangıç kriterleri aranır.`	`4.2.1.C-14 – Bimekizumab`	`1.0`
`hekimleri tarafından düzenlenen en fazla 6 ay süreli uzman hekim raporuna dayanılarak başlanır. Bu sürenin sonunda; yukarıda`	`belirtilen malnütrisyon koşullarının devam etmesi durumunda çocuk gastroenteroloji, çocuk nöroloji, çocuk metabolizma ,`	`1.0`
`(3) Bu durumların belirtildiği üçüncü basamak hastanelerde hematoloji uzman hekiminin yer aldığı üç ay süreli sağlık`	`kurulu raporuna dayanılarak hematoloji uzman hekimlerince reçete edilir. Her doz değişikliğinde trombosit sayısı raporun`	`1.0`

Loss: CosineSimilarityLoss with these parameters:

{
    "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
num_train_epochs: 1
multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
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
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 1
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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}
parallelism_config: None
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch_fused
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: None
hub_always_push: False
hub_revision: None
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
include_for_metrics: []
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
include_tokens_per_second: False
include_num_input_tokens_seen: False
neftune_noise_alpha: None
optim_target_modules: None
batch_eval_metrics: False
eval_on_start: False
use_liger_kernel: False
liger_kernel_config: None
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: round_robin
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.5889	500	0.1882

Framework Versions

Python: 3.12.11
Sentence Transformers: 5.1.0
Transformers: 4.56.2
PyTorch: 2.8.0+cu126
Accelerate: 1.10.1
Datasets: 4.1.1
Tokenizers: 0.22.0

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",
}