Update README.md

2bb34fd verified about 1 year ago

55.3 kB

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:11686
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: acostillio/sbert-nepalilaw-genq
widget:
  - source_sentence: >-
      संस्थानमा बढुवा गर्दा ज्येष्ठता र कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन दुवैलाई विचार
      गर्नुपर्ने तर ज्येष्ठताको आधारमा मात्र बढुवा हुनुपर्छ भन्ने नहुने।
      संस्थानको आफ्नै नियममा स्पष्ट व्यवस्था नभएको खण्डमा लोक सेवा आयोगको
      सामान्य सिद्धान्तलाई संविधान विपरीत नमानिने।
    sentences:
      - >-
        प्रतिवादी चण्डेश्वर राय यादवलाई ज्यानसम्बन्धीको १४ नं. अनुसार सजायँ
        गरिएको छ, जहाँ हत्याको मनसाय बिना रिसको आवेशमा चोट पुर्‍याई मृत्यु भएमा
        सजायको प्रावधान छ। प्रहरी प्रतिवेदनमा प्रतिवादीहरूलाई ज्यानसम्बन्धीको
        १३(३) बमोजिम सजायँ गर्न माग गरिएको छ, जहाँ ज्यान मार्ने उद्योगको कसूरमा
        सजायको प्रावधान छ। महोत्तरी जिल्ला अदालतले दिनेश राय यादवलाई
        ज्यानसम्बन्धीको १७(३) अनुसार सजायँ ठहर गरेको छ, जहाँ मतियारको भूमिकामा
        सजायको प्रावधान छ। प्रतिवादी चण्डेश्वर राय यादवको पुनरावेदनमा प्रमाण ऐन,
        २०३१ को दफा ५४ को त्रुटि भएको दाबी गरिएको छ, जसले प्रमाणको मूल्यांकन
        सम्बन्धी व्यवस्था गर्दछ। प्रतिवादी चण्डेश्वर राय यादवको पुनरावेदनमा
        अदालत बन्दोबस्तको १८४ (क) को त्रुटि भएको दाबी गरिएको छ। प्रतिवादी
        चण्डेश्वर राय यादवको पुनरावेदनमा अदालत बन्दोबस्तको १८५ को त्रुटि भएको
        दाबी गरिएको छ। अ.बं. २०३ नं. ले पुनरावेदन गरे बापत प्र. चण्डेश्वर राय
        यादवको कैद महीना थप हुन्छ।
      - >-
        अदालतले वाँकी रकम असुल गराई पाउँ भन्ने मुद्दामा बादी दावी पुग्ने अवस्था
        नहुँदै अदालती बन्दोवस्तको १७१क नं. विपरीत जग्गा रोक्का राखेको भन्ने
        निवेदन दावी आधारहिन देखिएको बताएको छ। रोक्का भएको जग्गाहरुमा सो मुद्दाका
        प्रतिवादी अर्थात निवेदकका छोराको हक नलाग्ने स्थिति भई निवेदकको मात्र हक
        लाग्ने अवस्था भए सो को जिकिर लिई रोक्का फुकुवातर्फ प्रचलित कानून बमोजिम
        निवेदकले कारवाही चलाउन नसक्ने पनि अदालतले उल्लेख गरेको छ। फैसला
        कार्यान्वयनकै क्रममा समेत रोक्का रहेको जग्गामा प्रतिवादीको हक हिस्साका
        सम्बन्धमा एकिन गरी सोही बमोजिम बिगो भरीभराउ गरिने हुँदा जग्गा रोक्का
        राखेकै आधारमा निवेदकको हक हनन् भएको मान्न मिल्ने अवस्था नभएको अदालतको
        ठहर छ।
      - >-
        संस्थानमा बढुवा गर्दा ज्येष्ठता र कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन दुवैलाई विचार
        गर्नुपर्ने, तर ज्येष्ठताको आधारमा मात्र बढुवा हुनुपर्छ भन्ने नहुने।
        साथै, लोक सेवा आयोगको सामान्य सिद्धान्तलाई संविधान विपरीत नमानिने,
        विशेषगरी जब संस्थानको आफ्नै नियममा स्पष्ट व्यवस्था नभएको खण्डमा।
  - source_sentence: >-
      घरभाडा भुक्तानीमा कर छुट, औद्योगिक कम्पनीले पाउने थप सुविधा र कर
      कार्यालयको अधिकार क्षेत्र बारे बहस भएको मुद्दा सम्बन्धी खोज।
    sentences:
      - >-
        यस ऐनको दफा ९(१) (क) बमोजिम पुनरावेदन अदालत, पाटनको फैसला उपर सर्वोच्च
        अदालतमा पुनरावेदन गरिएको छ। अ.वं. ७२ नं. अनुसार एउटै फिरादमा धेरै
        दावीहरू समावेश गर्न नमिल्ने भन्ने पुनरावेदकको जिकिरलाई अदालतले अस्वीकार
        गरेको छ। अ.वं. १८० नं. बमोजिम फिराद खारेज गर्नुपर्ने पुनरावेदकको
        जिकिरलाई अदालतले अस्वीकार गरेको छ। अ.वं. १८४, १८५ नं. को कानूनी
        व्याख्याको सवालमा पुनरावेदकको जिकिर रहेको। प्रमाण ऐन, ०३१ को दफा ५४ को
        विपरित फैसला भएको भन्ने पुनरावेदकको भनाई रहेको। लेनदेन व्यवहारको ४० नं.
        को म्याद भित्र प्रस्तुत फिराद परेको छैन भन्ने पुनरावेदकको भनाई रहेको।
        लेनदेन व्यवहारको २ नं. यसमा लाग्न सक्ने होइन भन्ने पुनरावेदकको भनाई
        रहेको।
      - >-
        कुनै कर्मचारीले कुनै तालीम वा अध्ययनको लागि निवेदन दिँदा, आफू कुन पदमा
        कति समयदेखि कार्यरत छ र कुन कानुनी व्यवस्था अनुसार उक्त तालीम वा
        अध्ययनको लागि योग्य छ भन्ने कुरा स्पष्ट रूपमा उल्लेख गर्नुपर्ने हुन्छ।
        माग दावी स्पष्ट नभएको अवस्थामा अदालतले रिट निवेदन खारेज गर्न सक्छ।
      - >-
        पुनरावेदक तर्फका विद्वान अधिवक्ताले उद्योगले घरभाडा भुक्तानी गर्दा
        रु.२५,०००।– प्रत्येकको छुट हुने भई बाँकीमा मात्र कर लाग्नु पर्ने हो
        एकमुष्ट कर लाग्ने होइन। रु.३,०९,९९,९८४।–को ५ प्रतिशतले छुट पाउनु पर्दछ
        तर कर कार्यालयले रु २ करोडको मात्र छुट पाउने भनेको छ सो २ करोड कहाँबाट
        आयो उद्योगलाई थाहा छैन। औद्योगिक कम्पनीले औद्योगिक व्यवसाय ऐन, २०४९ को
        दफा १५ (ज) बमोजिम अतिरिक्त एक तिहाई थप सुविधा पाउनु पर्दछ। उक्त कर छुट
        आवधिक रुपमा नभई प्रत्येक वर्ष छुट पाउनु पर्दछ भन्ने समेत बहस प्रस्तुत
        गर्नुभयो। प्रत्यर्थी वादी नेपाल सरकारको तर्फबाट उपस्थित विद्वान
        उपन्यायाधिवक्ताले कर छुट पाउने सुविधा उद्योग विभागको एकद्वार समितिले दिन
        सक्ने हो। एकै थलोबाट कर छुट दिने निर्णय गर्ने अधिकार सो समितिलाई भएको र
        उक्त समितिले निर्णय नगरी कर अधिकृतले छुट दिने गरी आफै निर्णय गर्न
        सक्दैन। करदाताले शुद्घ रुपमा रु.२५०००।– सम्म छुट पाउने हो तर घरभाडा
        भिन्न–भिन्न व्यक्तिसँग लिएर भिन्न–भिन्न व्यक्तिलाई रकम भुक्तानी दिदा
        रु.२५०००।–नकाटेको हुँदा प्रत्येकमा छुट पाउने हो भन्ने ऐनको मनसाय होइन।
        घरभाडा भिन्न–भिन्न व्यक्तिलाई दिएको रकम एकीकृत गरी सो एकीकृत सम्पूर्ण
        रकमको कर निर्धारण गर्ने हो। माथिल्लो दफामा जे लेखिए पनि सो कुरालाई
        काट्ने गरी तलको दफामा सो सम्बन्धी व्यवस्था गरिएको छ भने तल्लो दफा लागू
        गर्नु पर्दछ भन्ने कानून व्याख्या भएको हुँदा एकद्वार समितिले निर्धारण
        नगरी कर अधिकृतले कर छुट दिन नसक्ने हुँदा राजस्व न्यायाधिकरणको फैसला सदर
        हुनु पर्दछ भन्ने समेत बहस प्रस्तुत गर्नुभयो।
  - source_sentence: >-
      सम्बन्ध विच्छेद मुद्दामा अदालतले समानताको हक, महिला सशक्तिकरण, र स्थानीय
      निकायको भूमिकाबारे गरेको विश्लेषण खोज्नुहोस्।
    sentences:
      - >-
        अदालतले मालपोत कार्यालय ललितपुरको २०४२।१।१६ को निर्णय र जिल्ला अदालत
        ललितपुरको २०४४।५।१५ को निर्णय उत्प्रेषणको आदेशद्वारा बदर गरेको छ। मालपोत
        कार्यालय ललितपुरको नाममा कानुन बमोजिम गर्न परमादेश जारी गरेको छ।
      - >-
        अदालतले निवेदकको दावीमा विचार गर्दा, लोग्नेस्वास्नीको महलको १ क नं. को
        व्यवस्थाले सम्बन्ध विच्छेद गर्न चाहने लोग्नेमानिस र स्वास्नीमानिसको
        बीचमा फरक प्रक्रिया अपनाउनुपर्ने व्यवस्था गरेको देखियो। अदालतले अन्तरिम
        संविधान, २०६३ को धारा १३ मा गरिएको समानताको हकको प्रावधान विपरीत निर्माण
        भएका कानूनी व्यवस्थाहरू अमान्य र बदर घोषित हुने कुरामा विवाद नभएको
        उल्लेख गर्‍यो। लोग्ने मानिसलाई भन्दा स्वास्नीमानिसलाई फरक व्यवहार गरी
        विशेष संरक्षण गरेको यो संरक्षित व्यवस्थाले महिलाको हकमा विशेष सशक्तीकरण
        हुनसक्ने अवस्था पनि नदेखिएको अदालतको ठहर छ। लोग्नेलाई अधिकारक्षेत्रविहीन
        निकाय गाउँ विकास समिति वा नगरपालिकामा जानु पर्ने व्यवस्था लिङ्गका आधारमा
        स्पष्ट रुपमा भेदभाव गरिएको देखिएको र सो व्यवस्था संविधानको धारा १३
        द्वारा प्रदत्त समानताको हकसँग प्रत्यक्षरुपमा बाझिएकोले अमान्य र बदर
        घोषित हुनुपर्ने निवेदकको दावीलाई अदालतले समर्थन गरेको छ। अदालतले ICCPR
        को धारा २६ लाई पनि विचार गर्‍यो, जसले कानूनद्वारा लिङ्गको आधारमा हुने
        भेदभाव निषेध गर्नुपर्ने उल्लेख छ। अदालतले यो व्यवस्था नेपाल कानून सरह
        लागू हुने बताएको छ। अदालतले सम्बन्ध विच्छेदको प्रक्रियामा लोग्नेलाई
        पहिला स्थानीय निकायमा निवेदन गर्नुपर्ने र स्थानीय निकायमा मेलमिलाप हुन
        नसकेमा मात्र स्थानीय निकायले सम्बन्ध विच्छेदको लागि अदालतमा पठाउने
        व्यवस्थाको कुनै औचित्य नदेखेको उल्लेख गरेको छ। अदालतले महिलालाई
        सशक्तिकरण गर्ने कुरा जस्तै शिक्षा, स्वास्थ्य, रोजगारी, खाना, आवास जस्ता
        विषयमा राष्ट्रले संविधानको धारा १३(३) अनुसार विभेदको व्यवस्था गर्न सक्ने
        तर सम्बन्ध विच्छेद गर्ने महिलालाई सोझै अदालत जान पाउने तर पुरुषलाई
        सम्बन्धित गाउँ विकास समिति वा नगरपालिकामा पठाउने व्यवस्थाले महिलालाई
        सशक्तिकरण नगर्ने बरु पुरुषलाई भेदभाव हुने ठहर गरेको छ। गाउँ विकास समिति
        वा नगरपालिकामा पठाउने र गाउँ विकास समिति वा नगरपालिकाले एक वर्षको
        अवधिसम्म दुबै पक्षलाई सम्झाउने मिलाउने व्यवस्थाको उद्देश्य सकभर मेलमिलाप
        गराउने अर्थात् Mediation गर्ने भएकोले हाल Court referred mediation
        सम्बन्धी कानूनी व्यवस्था भएको सन्दर्भमा मेलमिलापको लागि आवश्यक देखे
        अदालतले नै मेलमिलापको लागि पठाउन सक्ने हुँदा पुरुषले सम्बन्ध विच्छेद
        गर्नु पर्दा नगरपालिका वा गा.वि.स.मा जाने व्यवस्थाको कुनै औचित्य नदेखिएको
        अदालतले उल्लेख गरेको छ।
      - >-
        अदालतले सार्वजनिक सुरक्षा ऐन, २०४६ को दफा ३.१ बमोजिम पक्राउ गर्दा उचित र
        पर्याप्त आधार हुनुपर्ने तर यहाँ त्यस्तो आधार नदेखिएको उल्लेख गरेको छ।
        प्रहरी प्रतिवेदनमा अवाच्छित तत्वबाट रामचन्द्र पौडेलको जीउ ज्यानमा क्षति
        हुन सक्ने भन्ने उल्लेख भए पनि नागरिकलाई नजरबन्दमा राखी जीउ ज्यान जोगाउने
        भन्ने अवधारणा कानूनले स्वीकार नगर्ने बताएको छ। गृह मन्त्रालयको निर्णयमा
        पनि नजरबन्दमा राख्नुपर्ने आधार र कारण नखुलेको हुँदा निवेदकलाई कानूनको
        व्यवस्था अनुसार नजरबन्दमा राखेको नदेखिएकोले गैरकानूनी थुनाबाट मुक्त गर्न
        बन्दीप्रत्यक्षीकरणको आदेश जारी गरिएको छ।
  - source_sentence: >-
      भ्रष्टाचार निवारण ऐन अन्तर्गत कीर्ते प्रमाणपत्र पेश गरेको आरोपमा लागेको
      मुद्दा खोज्नुहोस्।
    sentences:
      - >-
        अदालतले रिट निवेदन खारेज गर्ने फैसला सुनाएको छ। शिक्षक सेवा आयोग
        नियमावली, २०५७ को नियम ३४ नेपालको अन्तरिम संविधान, २०६३ को धारा १५३ सँग
        नबाझिएको ठहर गरेको छ।
      - >-
        यो मुद्दाले बैंक तथा वित्तीय संस्थाहरूले कर्जा असुली गर्दा धितो राखेको
        सम्पत्तिको प्राथमिकतालाई स्पष्ट पारेको छ। साथै, धितो नराखेको सम्पत्ति
        लिलाम गर्न नपाउने सिद्धान्तलाई स्थापित गरेको छ। यसले ऋणीहरूको सम्पत्तिको
        सुरक्षा र बैंकहरूको कर्जा असुली प्रक्रियालाई थप व्यवस्थित बनाएको छ।
      - >-
        प्रतिवादी मनबहादुर नेपालीले कीर्ते प्रमाणपत्र पेश गरी बढुवा पाएको भन्ने
        आरोपमा यो दफा अन्तर्गत कारबाही चलाइएको थियो।
  - source_sentence: >-
      मालपोत कार्यालयको निर्णय बदर गर्ने सर्वोच्च अदालतको फैसला र कानून बमोजिम
      निर्णय गर्न पठाई दिने आदेश
    sentences:
      - >-
        यस मुद्दामा, निवेदकले अन्तःशुल्क विभागले अन्तःशुल्क कार्यालयलाई लेखेको
        पत्र र सो पत्रको आधारमा अन्तःशुल्क कार्यालयले जारी गरेको पत्रहरू बदर
        गर्न माग गरेका छन्। निवेदकले आर्थिक वर्ष २०३२।३३ मा कबुलियत गरेबमोजिम
        न्यूनतम अन्तःशुल्क तिर्नुपर्ने भन्ने आदेशलाई चुनौती दिएका छन्।
      - >-
        सर्वोच्च अदालतले मालपोत कार्यालय रौतहटको मिति २०४९।१।९ को निर्णय र
        पुनरावेदन अदालत हेटौंडाको फैसला वदर हुने ठहर गर्‍यो। कानून बमोजिम निर्णय
        गर्न दुवै पक्षलाई मालपोत कार्यालय रौतहटमा तारेख तोकी पठाई दिने आदेश
        दियो।
      - >-
        पुनरावेदन अदालतको फैसला मिलेकै देखिँदा सदर हुने ठहर्छ। निवेदकको
        पुनरावेदन जिकिर पुग्न सक्दैन। दायरीको लगत कट्टा गरी मिसिल वुझाई दिनू।
datasets:
  - acostillio/NepaliLegalQueryPara
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
  - pearson_cosine
  - spearman_cosine
model-index:
  - name: SentenceTransformer based on acostillio/sbert-nepalilaw-genq
    results:
      - task:
          type: semantic-similarity
          name: Semantic Similarity
        dataset:
          name: similarity validation
          type: similarity_validation
        metrics:
          - type: pearson_cosine
            value: null
            name: Pearson Cosine
          - type: spearman_cosine
            value: null
            name: Spearman Cosine
language:
  - ne

SentenceTransformer based on acostillio/sbert-nepalilaw-genq

This is a sentence-transformers model finetuned from acostillio/sbert-nepalilaw-genq on the nepali_legal_query_para dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-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: acostillio/sbert-nepalilaw-genq
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- nepali_legal_query_para

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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'मालपोत कार्यालयको निर्णय बदर गर्ने सर्वोच्च अदालतको फैसला र कानून बमोजिम निर्णय गर्न पठाई दिने आदेश',
    'सर्वोच्च अदालतले मालपोत कार्यालय रौतहटको मिति २०४९।१।९ को निर्णय र पुनरावेदन अदालत हेटौंडाको फैसला वदर हुने ठहर गर्\u200dयो। कानून बमोजिम निर्णय गर्न दुवै पक्षलाई मालपोत कार्यालय रौतहटमा तारेख तोकी पठाई दिने आदेश दियो।',
    'यस मुद्दामा, निवेदकले अन्तःशुल्क विभागले अन्तःशुल्क कार्यालयलाई लेखेको पत्र र सो पत्रको आधारमा अन्तःशुल्क कार्यालयले जारी गरेको पत्रहरू बदर गर्न माग गरेका छन्। निवेदकले आर्थिक वर्ष २०३२।३३ मा कबुलियत गरेबमोजिम न्यूनतम अन्तःशुल्क तिर्नुपर्ने भन्ने आदेशलाई चुनौती दिएका छन्।',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

Dataset: similarity_validation
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	nan
spearman_cosine	nan

Training Details

Training Dataset

nepali_legal_query_para

Dataset: nepali_legal_query_para at 19ecb97
Size: 11,686 training samples
Columns: query and passage
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
query passage
type string string
details
min: 8 tokens
mean: 31.69 tokens
max: 512 tokens

min: 11 tokens
mean: 104.93 tokens
max: 512 tokens

	query	passage
type	string	string
details	min: 8 tokens mean: 31.69 tokens max: 512 tokens	min: 11 tokens mean: 104.93 tokens max: 512 tokens

Samples:

query	passage
`सरकारी अड्डाको छाप वा कर्मचारीको छाप दस्तखत किर्ते नगरी लाइसेन्स बनाउने प्रयोजनका लागि पेश गरिएको नागरिकताको फोटोकपीलाई किर्ते मान्न मिल्ने नमिल्ने बारे नजिर।`	मुलुकी ऐन, किर्ते कागजको १२ नं. अन्तर्गत थप सजाय हुनका लागि सरकारी अड्डाको छाप वा सरकारी काममा सरकारी कर्मचारीको छाप दस्तखत वा सो छाप दस्तखत भएको सरकारी कागज किर्ते गरेको हुनुपर्छ। लाइसेन्स बनाउने प्रयोजनका लागि पेश गरिएको नागरिकताको फोटोकपीलाई सरकारी अड्डा वा कर्मचारीको छाप दस्तखत किर्ते गरेको मान्न मिल्दैन।
`पितृत्वको ठेगान नभएको नाबालकलाई वंशजको नाताले नागरिकता दिन मिल्छ कि मिल्दैन भन्ने विषयमा केन्द्रित मुद्दाहरूको सारांश खोज्नुहोस्।`	यो मुद्दा नेपाल अधिराज्यको संविधान, २०४७ को धारा ९(२) अनुसार पितृत्वको ठेगान नभएको नाबालकलाई वंशजको नाताले नागरिकता दिने प्रावधानले नेपाली आमाबाट जन्मिएका तर बाबुको ठेगान नभएका नाबालकहरूलाई नागरिकता दिन मिल्छ कि मिल्दैन भन्ने विषयमा केन्द्रित छ।
`पत्नीले परपुरुषसँग करणी गरेको आरोपमा आधारित मुद्दाको संक्षिप्त विवरण खोज`	यस मुद्दामा, वादीले प्रतिवादीहरूले जारी गरेको आरोप लगाएका छन्, जसमा प्रतिवादीहरूले वादीको पत्नीसँग करणी गरेको दावी गरिएको छ। मुद्दाको मुख्य प्रश्न यो हो कि प्रतिवादीहरूले जारी गरेको प्रमाणित हुन्छ कि हुँदैन।

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Evaluation Dataset

nepali_legal_query_para

Dataset: nepali_legal_query_para at 19ecb97
Size: 1,460 evaluation samples
Columns: query and passage
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
query passage
type string string
details
min: 6 tokens
mean: 30.16 tokens
max: 183 tokens

min: 11 tokens
mean: 105.97 tokens
max: 512 tokens

	query	passage
type	string	string
details	min: 6 tokens mean: 30.16 tokens max: 183 tokens	min: 11 tokens mean: 105.97 tokens max: 512 tokens

Samples:

query	passage
`पुनरावेदन गर्न पाउने कानुनी उपचारको बाटो हुँदाहुँदै असाधारण अधिकार क्षेत्रमा प्रवेश गरेको हुनाले रिट निवेदन खारेज हुने ठहरेको मुद्दा।`	अदालतले निवेदकलाई पुनरावेदन गर्न पाउने कानुनी उपचारको बाटो हुँदाहुँदै सो उपयोग नगरी असाधारण अधिकार क्षेत्रमा प्रवेश गरेको हुनाले रिट निवेदनमा माग बमोजिम आदेश जारी गर्न नमिल्ने ठहर गर्यो। रिट निवेदन खारेज हुने निर्णय भयो।
`अ मुलुकी ऐन, न्याय प्रशासन ऐन, प्रमाण ऐन र लेनदेन व्यवहारसँग सम्बन्धित कानूनी प्रावधानहरूको व्याख्या र प्रयोग भएका मुद्दाहरू खोज्नुहोस्।`	यस ऐनको दफा ९(१) (क) बमोजिम पुनरावेदन अदालत, पाटनको फैसला उपर सर्वोच्च अदालतमा पुनरावेदन गरिएको छ। अ.वं. ७२ नं. अनुसार एउटै फिरादमा धेरै दावीहरू समावेश गर्न नमिल्ने भन्ने पुनरावेदकको जिकिरलाई अदालतले अस्वीकार गरेको छ। अ.वं. १८० नं. बमोजिम फिराद खारेज गर्नुपर्ने पुनरावेदकको जिकिरलाई अदालतले अस्वीकार गरेको छ। अ.वं. १८४, १८५ नं. को कानूनी व्याख्याको सवालमा पुनरावेदकको जिकिर रहेको। प्रमाण ऐन, ०३१ को दफा ५४ को विपरित फैसला भएको भन्ने पुनरावेदकको भनाई रहेको। लेनदेन व्यवहारको ४० नं. को म्याद भित्र प्रस्तुत फिराद परेको छैन भन्ने पुनरावेदकको भनाई रहेको। लेनदेन व्यवहारको २ नं. यसमा लाग्न सक्ने होइन भन्ने पुनरावेदकको भनाई रहेको।
`अदालतको विश्लेषणमा, प्रशासनिक निकायले कसैलाई शान्ति सुरक्षाको लागि उपस्थित गराउनुलाई तारेख मान्न नमिल्ने अवस्थाको कानुनी आधार खोज्नुहोस्।`	अदालतले अञ्चलाधीश कार्यालयले निवेदकलाई तारेखमा राखेको भन्ने कुरा खण्डित भएको ठहर गरेको छ। तारेख पर्चा पेश नभएको र शान्ति सुरक्षाको लागि उपस्थित गराएकोलाई मात्र तारेखमा राखिएको भन्न नमिल्ने अदालतको विश्लेषण छ। कुनै हक हनन नभएकोले रिट निवेदन खारेज हुने ठहर छ।

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
learning_rate: 3e-05
num_train_epochs: 4
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
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: 3e-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: 4
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: True
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}
tp_size: 0
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: None
hub_always_push: False
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
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	similarity_validation_spearman_cosine
0.0685	200	0.0621	-	-
0.1369	400	0.0467	-	-
0.2054	600	0.0349	-	-
0.2739	800	0.0849	-	-
0.3423	1000	0.1015	-	-
0.4108	1200	0.0668	-	-
0.4793	1400	0.0854	-	-
0.5478	1600	0.071	-	-
0.6162	1800	0.0479	-	-
0.6333	1850	-	0.0421	nan
0.6847	2000	0.0463	-	-
0.7532	2200	0.0488	-	-
0.8216	2400	0.056	-	-
0.8901	2600	0.0322	-	-
0.9586	2800	0.041	-	-
1.0270	3000	0.0197	-	-
1.0955	3200	0.0291	-	-
1.1640	3400	0.0268	-	-
1.2325	3600	0.0314	-	-
1.2667	3700	-	0.0366	nan
1.3009	3800	0.0139	-	-
1.3694	4000	0.0386	-	-
1.4379	4200	0.0124	-	-
1.5063	4400	0.0265	-	-
1.5748	4600	0.0128	-	-
1.6433	4800	0.0263	-	-
1.7117	5000	0.0282	-	-
1.7802	5200	0.0149	-	-
1.8487	5400	0.0126	-	-
1.9000	5550	-	0.0365	nan
1.9172	5600	0.031	-	-
1.9856	5800	0.0217	-	-
2.0541	6000	0.0131	-	-
2.1226	6200	0.0089	-	-
2.1910	6400	0.0099	-	-
2.2595	6600	0.0095	-	-
2.3280	6800	0.0098	-	-
2.3964	7000	0.0109	-	-
2.4649	7200	0.0107	-	-
2.5334	7400	0.0063	0.0323	nan
2.6018	7600	0.0154	-	-
2.6703	7800	0.0162	-	-
2.7388	8000	0.0155	-	-
2.8073	8200	0.0054	-	-
2.8757	8400	0.0095	-	-
2.9442	8600	0.0109	-	-
3.0127	8800	0.013	-	-
3.0811	9000	0.0058	-	-
3.1496	9200	0.0037	-	-
3.1667	9250	-	0.0178	nan
3.2181	9400	0.0036	-	-
3.2865	9600	0.0108	-	-
3.3550	9800	0.0114	-	-
3.4235	10000	0.0149	-	-
3.4920	10200	0.0062	-	-
3.5604	10400	0.0131	-	-
3.6289	10600	0.0076	-	-
3.6974	10800	0.0083	-	-
3.7658	11000	0.003	-	-
3.8001	11100	-	0.0201	nan
3.8343	11200	0.0017	-	-
3.9028	11400	0.0012	-	-
3.9712	11600	0.0109	-	-

Framework Versions

Python: 3.11.12
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.51.1
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.5.2
Datasets: 3.5.0
Tokenizers: 0.21.1

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",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}