README.md

---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- dense
- generated_from_trainer
- dataset_size:747
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
widget:
- source_sentence: шанобливо вклонятися, виражаючи почуття поваги
  sentences:
  - шанований, відомий своїм становищем в суспільстві; в пошані
  - для вираження поваги, пошани кому-, чому-небудь, для підтвердження визнання когось,
    чогось
  - не мати достатнього життєвого досвіду
- source_sentence: досвідчений, практичний, бувалий
  sentences:
  - найвищою мірою вияву; дуже, надзвичайно
  - не мати життєвого досвіду
  - бути досвідченим у якійсь справі, бувалим, зазнати багато випробувань у житті
- source_sentence: оволодівати своїми почуттями, заспокоюватися
  sentences:
  - минуло багато часу з якоїсь пори, після якоїсь події
  - хто-небудь має владу, багатий, впливовий
  - to calm down and behave normally after an upsetting event
- source_sentence: уживається для повного заперечення змісту зазначеного слова; зовсім
    не (потрібний)
  sentences:
  - постійно спрямовувати свої зусилля, увагу, дії на здійснення певної мети
  - безвідповідальний, лінивий
  - уживається для повного заперечення змісту зазначеного речення; зовсім не (міцний)
- source_sentence: уживається для вираження погрозливого запевнення у тому, що хто-небудь
    ніколи не прийде до когось або кудись
  sentences:
  - перебувати у невизначеному, непевному становищі
  - уживається для вираження погрозливого запевнення в тому, що хто-небудь більше
    ніколи не прийде кудись
  - рішуче, настійно домагатися чого-небудь
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---

# SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2). 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:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2) <!-- at revision 4328cf26390c98c5e3c738b4460a05b95f4911f5 -->
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### 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, 'architecture': 'XLMRobertaModel'})
  (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:

```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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'уживається для вираження погрозливого запевнення у тому, що хто-небудь ніколи не прийде до когось або кудись',
    'уживається для вираження погрозливого запевнення в тому, що хто-небудь більше ніколи не прийде кудись',
    'перебувати у невизначеному, непевному становищі',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.9475, 0.4424],
#         [0.9475, 1.0000, 0.4507],
#         [0.4424, 0.4507, 1.0000]])
```

<!--
### Direct Usage (Transformers)

<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

</details>
-->

<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)

You can finetune this model on your own dataset.

<details><summary>Click to expand</summary>

</details>
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### Unnamed Dataset

* Size: 747 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 747 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                          | negative                                                                          |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                            | string                                                                            |
  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 13.85 tokens</li><li>max: 33 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 13.83 tokens</li><li>max: 33 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 14.89 tokens</li><li>max: 34 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                    | positive                                                                                        | negative                                                                                                  |
  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>який втратив свою цінність, перестав цікавити кого-небудь, не заслуговує на чию-небудь увагу</code> | <code>який не має ніякої цінності або втратив своє значення; який не заслуговує на увагу</code> | <code>хтось втратив можливість збагачуватися або наживатися на чому-небудь, верховодити ким-небудь</code> |
  | <code>діяти рішуче, настирливо вимагаючи чого-небудь від когось</code>                                    | <code>настирливо або силою домагатися чогось</code>                                             | <code>схилятися, запобігати, домагаючись прихильності</code>                                              |
  | <code>хто-небудь пропаде або помре</code>                                                                 | <code>настав кінець кому-небудь</code>                                                          | <code>хто-небудь залишається живий, кого-не-будь не можна вбити</code>                                    |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "gather_across_devices": false
  }
  ```

### Evaluation Dataset

#### Unnamed Dataset

* Size: 84 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 84 samples:
  |         | anchor                                                                           | positive                                                                          | negative                                                                          |
  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                           | string                                                                            | string                                                                            |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 14.3 tokens</li><li>max: 33 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 14.69 tokens</li><li>max: 31 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 15.58 tokens</li><li>max: 33 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                             | positive                                             | negative                                                                               |
  |:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>нікчемний, набагато гірший порівняно з іншим, недостойний кого-небудь</code> | <code>хто-небудь не гідний кого-, чого-небудь</code> | <code>нестримно, весь час плакати, ридати</code>                                       |
  | <code>завдавати кому-небудь великих душевних страждань, переживань</code>          | <code>тяжко страждати, мучитися, переживати</code>   | <code>уживається на означення скрутного, безвихідного становища, відчаю, досади</code> |
  | <code>нічого не роблячи; бездіяльно</code>                                         | <code>нічого не робити; нічим не займатися</code>    | <code>припиняти будь-які дії</code>                                                    |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim",
      "gather_across_devices": false
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `learning_rate`: 2e-05
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `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`: 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`: 3
- `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`: True
- `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`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
- `router_mapping`: {}
- `learning_rate_mapping`: {}

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 2.0833 | 50   | 0.5052        |


### Framework Versions
- Python: 3.13.1
- Sentence Transformers: 5.1.0
- Transformers: 4.56.1
- PyTorch: 2.8.0+cpu
- Accelerate: 1.12.0
- Datasets: 4.4.1
- Tokenizers: 0.22.0

## Citation

### BibTeX

#### Sentence Transformers
```bibtex
@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
```bibtex
@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}
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->