File size: 46,558 Bytes
dc4b52a |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 |
---
tags:
- sentence-transformers
- cross-encoder
- reranker
- generated_from_trainer
- dataset_size:32540
- loss:BinaryCrossEntropyLoss
base_model: BAAI/bge-reranker-v2-m3
pipeline_tag: text-ranking
library_name: sentence-transformers
metrics:
- pearson
- spearman
model-index:
- name: CrossEncoder based on BAAI/bge-reranker-v2-m3
results:
- task:
type: cross-encoder-correlation
name: Cross Encoder Correlation
dataset:
name: dev
type: dev
metrics:
- type: pearson
value: 0.5300589430301448
name: Pearson
- type: spearman
value: 0.47912202243176427
name: Spearman
---
# CrossEncoder based on BAAI/bge-reranker-v2-m3
This is a [Cross Encoder](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [BAAI/bge-reranker-v2-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Cross Encoder
- **Base model:** [BAAI/bge-reranker-v2-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) <!-- at revision 953dc6f6f85a1b2dbfca4c34a2796e7dde08d41e -->
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Number of Output Labels:** 1 label
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Documentation:** [Cross Encoder Documentation](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Cross Encoders on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers&other=cross-encoder)
## 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 CrossEncoder
# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("guyhadad01/cross")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
['query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה', 'passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה גובה הבטחת ההכנסה סכומים שלא נלקחים בחשבון לצורך חישוב הבטחת הכנסה על מבקש הבטחת הכנסה לדווח על הכנסותיו כדי לבדוק זכאות לקבלה ולחשב את שוויה. עם זאת, ההכנסות הבאות לא נכללות בחישוב זה: קצבת ילדים גמלת ילד נכה קצבת שירותים מיוחדים גמלת ניידות גמלת סיעוד דמי מחיה לאלמנה וליתום קצבאות מיוחדות לנכי עבודה קצבה או הטבה המשולמת לנזקקים על פי חוק שירותי הסעד תשלומים שהקונגרס היהודי העולמי משלם לחסידי אומות העולם תמיכה כספית הניתנת כסיוע בתשלום שכר דירה למי שמשכיר את דירתו ושוכר דירה אחרת למגוריו, לא תילקח בחשבון ההכנסה מהשכרת דירתו שאינה עולה על סכום דמי השכירות שהוא משלם (החל מה-01.01.2019) תשלומי מזונות לאישה או לילדים, כל עוד הם לא עולים על סכום קצבת הבטחת ההכנסה המגיעה לו. אם אדם נתמך כספית באופן קבוע וללא תמורה מבני משפחה או מגורם בקהילה כגון עמותה, הסכום לא יחשב כהכנסה לצורך הזכאות להבטחת הכנסה. עם זאת, סכומי תמיכה גבוהים באופן חריג עלולים לפגוע בזכאות להבטחת הכנסה. תשלומים שהחוק לא קובע לגביהם במפורש כי הם אינם נחשבים להכנסה, יובאו בחשבון במסגרת מבחן ההכנסות. כמו כן, ישנם מענקים שנקבע במפורש בחוק כי הם ייחשבו כהכנסה. למידע נוסף ראו: זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ("הכנסות ונכסים")'],
['query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה', 'passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה גובה הבטחת ההכנסה גורמים שנלקחים בחשבון לצורך חישוב הבטחת ההכנסה בעת בקשת ההבטחה יש לדווח על ההכנסות והנכסים הבאים: הכנסות מעבודה שווי רכב נכסים פיננסיים כגון חסכונות ופק"מ. שווי ערך נדל"ן כפי שייקבע על ידי שמאי מוסמך מטעם המוסד לביטוח לאומי ובהתאם למצב המשפחתי, מספר הילדים וגיל מבקש הגמלה. למידע נוסף ראו: זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ("הכנסות ונכסים") זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ובעלות על רכב'],
['query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה', 'passage: הגבלת שכר טרחה עבור סיוע או ייצוג בתביעה לקצבת נכות ומענק נכות לנפגעי עבודה חישוב שכר הטרחה במקרים בהם התובע קיבל גמלה לפני שהגיש את התביעה כאשר התובע קיבל גמלת הבטחת הכנסה לפני הגשת התביעה אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה וכתוצאה מהתביעה הוא מקבל קצבת נכות לנפגעי עבודה בנוסף לגמלת הבטחת הכנסה, לשכר הטרחה יתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,800 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מעבודה, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבה בסך 2,400 ₪. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מהקצבה למשך 60 חודשים (ראו טבלה לעיל). אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה, וגמלת הבטחת ההכנסה הופסקה בעקבות קביעת הזכאות לקצבת הנכות, שכר הטרחה יחושב על פי ההפרש בין הקצבאות, ויתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,400 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מעבודה, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבת נכות בסך 3,800 ₪. בעקבות קבלת קצבת הנכות, נמצא שהתובע כבר אינו זכאי לגמלת הבטחת ההכנסה שקיבל, וזו הופסקה. שכר הטרחה יהיה סכום היסוד בסך 907 ₪ ו-17% מההפרש בין הקצבאות (17% מ-2,400 ₪, שהם 408 ₪) למשך 60 חודשים.'],
['query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה', 'passage: הגבלת שכר טרחה עבור סיוע או ייצוג בתביעה לגמלת נכות מתנדבים חישוב שכר הטרחה במקרים בהם התובע קיבל גמלה לפני שהגיש את התביעה תובע שקיבל גמלת הבטחת הכנסה לפני הגשת התביעה אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה וכתוצאה מהתביעה הוא מקבל קצבת נכות בנוסף לגמלת הבטחת הכנסה, לשכר הטרחה יתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,800 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מתנדבים, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבה בסך 2,400 ₪. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מהקצבה למשך 60 חודשים (ראו טבלה לעיל). אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה, וגמלת הבטחת ההכנסה הופסקה בעקבות קביעת הזכאות לקצבת הנכות, שכר הטרחה יחושב על-פי ההפרש בין הקצבאות, ויתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,400 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מתנדבים, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבת נכות בסך 3,800 ₪. בעקבות קבלת קצבת הנכות, נמצא שהתובע כבר אינו זכאי לגמלת הבטחת ההכנסה שקיבל, וזו הופסקה. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מההפרש בין הקצבאות (17% מ-2,400 ₪, שהם 408 ₪) בכל חודש, למשך 60 חודשים.'],
['query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה', 'passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה זכאות להבטחת הכנסה או השלמת הכנסה מי שעומד בתנאי הזכאות להבטחת הכנסה, יכול להיות זכאי לגמלה מלאה, או לגמלה חלקית הידועה גם בשם "השלמת הכנסה". זכאות להבטחת הכנסה מתקיימת אם מתקיימים 3 תנאים מצטברים: תושבות בישראל למשך 24 חודשים רצופים, למעט במקרים מיוחדים. גיל המבקש מעל 20, למעט במקרים מיוחדים. המבקש רשום בלשכת התעסוקה או מתייצב בה בהתאם להנחיותיה, בשל אחת מהסיבות הבאות: הוא מחוסר עבודה ולשכת התעסוקה טרם הציעה לו עבודה התואמת את מצב בריאותו וכושרו הגופני, או הפנתה אותו לאבחון ולשיקום מקצועי. הוא מקבל דמי אבטלה הנמוכים מסכום גמלת הבטחת הכנסה. שירות התעסוקה הפנה אותו להשתלמות או להסבה מקצועית הניתנות בשעות היום ובמשך 12 חודשים לכל היותר, והוא משתתף בלימודים באופן סדיר. הוא שכיר שהכנסתו מעבודה נמוכה מסכום מהסכום שנקבע בטבלה לפי נתוניו האישיים. הוא עובד במפעל מוגן בהיקף העבודה המקובל באותו מפעל. הוא עצמאי עם הכנסות נמוכות. כמו כן, יכולים להגיש תביעה להבטחת הכנסה מבלי לענות על הקריטריונים שצוינו: למידע נוסף ראו: נשים הצפויות לשהות במקלט לנשים נפגעות אלימות מעל 30 ימים. אסירים משוחררים ששהו בכלא יותר מחצי שנה. זכאות לגמלת הבטחת הכנסה. הבטחת הכנסה לאסירים משוחררים.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)
# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
'query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה',
[
'passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה גובה הבטחת ההכנסה סכומים שלא נלקחים בחשבון לצורך חישוב הבטחת הכנסה על מבקש הבטחת הכנסה לדווח על הכנסותיו כדי לבדוק זכאות לקבלה ולחשב את שוויה. עם זאת, ההכנסות הבאות לא נכללות בחישוב זה: קצבת ילדים גמלת ילד נכה קצבת שירותים מיוחדים גמלת ניידות גמלת סיעוד דמי מחיה לאלמנה וליתום קצבאות מיוחדות לנכי עבודה קצבה או הטבה המשולמת לנזקקים על פי חוק שירותי הסעד תשלומים שהקונגרס היהודי העולמי משלם לחסידי אומות העולם תמיכה כספית הניתנת כסיוע בתשלום שכר דירה למי שמשכיר את דירתו ושוכר דירה אחרת למגוריו, לא תילקח בחשבון ההכנסה מהשכרת דירתו שאינה עולה על סכום דמי השכירות שהוא משלם (החל מה-01.01.2019) תשלומי מזונות לאישה או לילדים, כל עוד הם לא עולים על סכום קצבת הבטחת ההכנסה המגיעה לו. אם אדם נתמך כספית באופן קבוע וללא תמורה מבני משפחה או מגורם בקהילה כגון עמותה, הסכום לא יחשב כהכנסה לצורך הזכאות להבטחת הכנסה. עם זאת, סכומי תמיכה גבוהים באופן חריג עלולים לפגוע בזכאות להבטחת הכנסה. תשלומים שהחוק לא קובע לגביהם במפורש כי הם אינם נחשבים להכנסה, יובאו בחשבון במסגרת מבחן ההכנסות. כמו כן, ישנם מענקים שנקבע במפורש בחוק כי הם ייחשבו כהכנסה. למידע נוסף ראו: זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ("הכנסות ונכסים")',
'passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה גובה הבטחת ההכנסה גורמים שנלקחים בחשבון לצורך חישוב הבטחת ההכנסה בעת בקשת ההבטחה יש לדווח על ההכנסות והנכסים הבאים: הכנסות מעבודה שווי רכב נכסים פיננסיים כגון חסכונות ופק"מ. שווי ערך נדל"ן כפי שייקבע על ידי שמאי מוסמך מטעם המוסד לביטוח לאומי ובהתאם למצב המשפחתי, מספר הילדים וגיל מבקש הגמלה. למידע נוסף ראו: זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ("הכנסות ונכסים") זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ובעלות על רכב',
'passage: הגבלת שכר טרחה עבור סיוע או ייצוג בתביעה לקצבת נכות ומענק נכות לנפגעי עבודה חישוב שכר הטרחה במקרים בהם התובע קיבל גמלה לפני שהגיש את התביעה כאשר התובע קיבל גמלת הבטחת הכנסה לפני הגשת התביעה אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה וכתוצאה מהתביעה הוא מקבל קצבת נכות לנפגעי עבודה בנוסף לגמלת הבטחת הכנסה, לשכר הטרחה יתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,800 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מעבודה, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבה בסך 2,400 ₪. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מהקצבה למשך 60 חודשים (ראו טבלה לעיל). אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה, וגמלת הבטחת ההכנסה הופסקה בעקבות קביעת הזכאות לקצבת הנכות, שכר הטרחה יחושב על פי ההפרש בין הקצבאות, ויתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,400 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מעבודה, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבת נכות בסך 3,800 ₪. בעקבות קבלת קצבת הנכות, נמצא שהתובע כבר אינו זכאי לגמלת הבטחת ההכנסה שקיבל, וזו הופסקה. שכר הטרחה יהיה סכום היסוד בסך 907 ₪ ו-17% מההפרש בין הקצבאות (17% מ-2,400 ₪, שהם 408 ₪) למשך 60 חודשים.',
'passage: הגבלת שכר טרחה עבור סיוע או ייצוג בתביעה לגמלת נכות מתנדבים חישוב שכר הטרחה במקרים בהם התובע קיבל גמלה לפני שהגיש את התביעה תובע שקיבל גמלת הבטחת הכנסה לפני הגשת התביעה אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה וכתוצאה מהתביעה הוא מקבל קצבת נכות בנוסף לגמלת הבטחת הכנסה, לשכר הטרחה יתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,800 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מתנדבים, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבה בסך 2,400 ₪. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מהקצבה למשך 60 חודשים (ראו טבלה לעיל). אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה, וגמלת הבטחת ההכנסה הופסקה בעקבות קביעת הזכאות לקצבת הנכות, שכר הטרחה יחושב על-פי ההפרש בין הקצבאות, ויתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,400 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מתנדבים, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבת נכות בסך 3,800 ₪. בעקבות קבלת קצבת הנכות, נמצא שהתובע כבר אינו זכאי לגמלת הבטחת ההכנסה שקיבל, וזו הופסקה. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מההפרש בין הקצבאות (17% מ-2,400 ₪, שהם 408 ₪) בכל חודש, למשך 60 חודשים.',
'passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה זכאות להבטחת הכנסה או השלמת הכנסה מי שעומד בתנאי הזכאות להבטחת הכנסה, יכול להיות זכאי לגמלה מלאה, או לגמלה חלקית הידועה גם בשם "השלמת הכנסה". זכאות להבטחת הכנסה מתקיימת אם מתקיימים 3 תנאים מצטברים: תושבות בישראל למשך 24 חודשים רצופים, למעט במקרים מיוחדים. גיל המבקש מעל 20, למעט במקרים מיוחדים. המבקש רשום בלשכת התעסוקה או מתייצב בה בהתאם להנחיותיה, בשל אחת מהסיבות הבאות: הוא מחוסר עבודה ולשכת התעסוקה טרם הציעה לו עבודה התואמת את מצב בריאותו וכושרו הגופני, או הפנתה אותו לאבחון ולשיקום מקצועי. הוא מקבל דמי אבטלה הנמוכים מסכום גמלת הבטחת הכנסה. שירות התעסוקה הפנה אותו להשתלמות או להסבה מקצועית הניתנות בשעות היום ובמשך 12 חודשים לכל היותר, והוא משתתף בלימודים באופן סדיר. הוא שכיר שהכנסתו מעבודה נמוכה מסכום מהסכום שנקבע בטבלה לפי נתוניו האישיים. הוא עובד במפעל מוגן בהיקף העבודה המקובל באותו מפעל. הוא עצמאי עם הכנסות נמוכות. כמו כן, יכולים להגיש תביעה להבטחת הכנסה מבלי לענות על הקריטריונים שצוינו: למידע נוסף ראו: נשים הצפויות לשהות במקלט לנשים נפגעות אלימות מעל 30 ימים. אסירים משוחררים ששהו בכלא יותר מחצי שנה. זכאות לגמלת הבטחת הכנסה. הבטחת הכנסה לאסירים משוחררים.',
]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
```
<!--
### 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.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Cross Encoder Correlation
* Dataset: `dev`
* Evaluated with [<code>CrossEncoderCorrelationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/evaluation.html#sentence_transformers.cross_encoder.evaluation.CrossEncoderCorrelationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-------------|:-----------|
| pearson | 0.5301 |
| **spearman** | **0.4791** |
<!--
## 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: 32,540 training samples
* Columns: <code>query</code>, <code>paragraph</code>, and <code>labels</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | query | paragraph | labels |
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
| type | string | string | float |
| details | <ul><li>min: 21 characters</li><li>mean: 50.28 characters</li><li>max: 100 characters</li></ul> | <ul><li>min: 94 characters</li><li>mean: 982.24 characters</li><li>max: 1817 characters</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.19</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
| query | paragraph | labels |
|:------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------|
| <code>query: מה התשלום עבור דרגה X במעון או משפחתון? מה הזכאות עבור ילד נוסף במסגרת מעון</code> | <code>passage: דרגות השתתפות במימון מעונות יום ומשפחתונים גובה שכר הלימוד סכומי השתתפות המדינה והסכומים אותם משלימים ההורים עבור כל אחת מהדרגות, מפורטים בטבלאות שכר לימוד. הטבלאות מחולקות לפי תעריפים לילדים ותעריפים לתינוקות: גובה שכר הלימוד בהתאם לדרגות השונות מפורטת בטבלאות שכר לימוד במסגרות ילדים באתר משרד העבודה. הדרגות המופיעות בטבלאות מותאמות לגובה ההכנסה לנפש במשפחה. ככל שדרגת הזכאות (בטווח 12-3) נמוכה יותר, כך גדלה השתתפות המדינה בתשלום. עבור רמות ההשתתפות המותאמות לגובה ההכנסות, יש להוסיף או להפחית דרגות, על-פי מספר מספר הילדים השוהים במעון או במשפחתון - למשפחה עם כמה ילדים השוהים במעון או במשפחתון, תוגדל רמת השתתפות המדינה עבור כל אחד מהילדים (תיקבע דרגה נמוכה יותר בין הדרגות 12-3). תינוקות הם מי שגילם היה עד 15 חודשים ב-1 בספטמבר של שנת הלימודים אליה נרשמו. ילדים הם מי שב-1 בספטמבר של שנת הלימודים אליה נרשמו, גילם היה בין 15 חודשים ויום ל-33 חודשים (או עד לגיל 46 חודשים, למי שיש להם אישור מהיחידה להתפתחות הילד כי הם מעוכבי התפתחות). השפעת מספר הילדים השוהים במעון/משפחתון על דרגת ה...</code> | <code>0.5</code> |
| <code>query: מה התשלום עבור דרגה X במעון או משפחתון? מה הזכאות עבור ילד נוסף במסגרת מעון</code> | <code>passage: סיוע להורים עצמאיים (הורים יחידים) במימון מעונות יום ומשפחתונים הורים עצמאיים (הורים יחידים) (/he/הורה_עצמאי_(הורה_יחיד)) עשויים להיות זכאים לסיוע במימון מעונות יום ומשפחתונים לפי דרגות השתתפות (/he/דרגות_השתתפות_במימון_מעונות_יום_ומשפחתונים) שנקבעות בהתאם לרמת ההכנסה שלהם (/he/רמת_ההכנסה_לנפש_לצורך_סיוע_במימון_מעונות_יום) הורים עצמאיים שעונים על הגדרת מגבירי עבודה (.D7.96.D7.9B.D7.90.D7.95.D7.AA_.D7.A9.D7.9C_.D7.94.D7.95.D7.A8.D7.99.D7.9D_.D7.9E.D7.92.D7.91.D7.99.D7.A8.D7.99_.D7.A2.D7.91.D7.95.D7.93.D7.94) זכאים לסיוע מוגדל וישלמו 250 בחודש לילד אחד ו-375 בחודש לשני ילדים כדי להקל על שילובם של הורים בשוק העבודה, המדינה מסייעת להם במימון מעונות יום ומשפחתונים מוכרים. גובה התמיכה בזכאות הכללית של ההורים (זוגות הורים או הורים עצמאיים) נקבע על-פי מספר דרגות השתתפות המתבססות על רמת ההכנסה לנפש במשפחה. הורים עצמאיים (הורים יחידים) שעונים על הגדרת "מגבירי עבודה" (בהתאם למפורט בהמשך), זכאים לסיוע מוגדל וישלמו רק 250 ₪ בחודש עבור ילד אחד ו-375 ₪ בחודש עבור שני ילדים. לפרטים ומידע כללי...</code> | <code>0.25</code> |
| <code>query: מה התשלום עבור דרגה X במעון או משפחתון? מה הזכאות עבור ילד נוסף במסגרת מעון</code> | <code>passage: השתתפות במימון מעונות יום ומשפחתונים תהליך מימוש הזכות איתור מסגרת מוכרת מערכת אינטרנטית (מקוונת) מאפשרת לאתר משפחתונים, מעונות וצהרונים הנמצאים בפיקוח ממשלתי. ניתן לבצע חיפוש לפי ישוב, סוג המסגרת או שם המסגרת. לכניסה למערכת לחצו כאן. התשלום למעון/משפחתון עבור חודש אוגוסט יחושב תשלום באופן יחסי בהתאם לתקופת שהות הילד במעון (העלות המלאה לחודש כפול מספר החודשים שהילד שהה במעון חלקי 12 חודשים). החזר כספי בהתאם לדרגת ההשתתפות, יינתן להורים עבור החודש שבו התקבל שאלון ההרשמה במוקד, ועבור החודש שקדם לו. השתתפות בחודש הראשון לכניסת הילד למסגרת (מעון או משפחתון): הוריו של ילד שנכנס למסגרת עד ל-15 בחודש (כולל ה-15 לחודש), יהיו זכאים להשתתפות המדינה עבור אותו חודש (על-פי הדרגה שנקבעה להם). הוריו של ילד שנכנס למסגרת לאחר ה-15 לחודש, לא יהיו זכאים להשתתפות בחודש זה. במקרה זה יחויבו ההורים לשלם דמי החזקה באופן יחסי לימים בהם שהה הילד במסגרת. היעדרות של הילד היעדרות מהמעון לתקופה של יותר מ-21 ימים תיחשב כעזיבה, אלא אם כן הוצגו במהלך תקופה זו אישורים רפואיים על מחלה או אשפוז של הילד. היעדרות ...</code> | <code>0.5</code> |
* Loss: [<code>BinaryCrossEntropyLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/losses.html#binarycrossentropyloss) with these parameters:
```json
{
"activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
"pos_weight": null
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 8,140 evaluation samples
* Columns: <code>query</code>, <code>paragraph</code>, and <code>labels</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | query | paragraph | labels |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------|
| type | string | string | float |
| details | <ul><li>min: 26 characters</li><li>mean: 51.8 characters</li><li>max: 101 characters</li></ul> | <ul><li>min: 33 characters</li><li>mean: 1021.83 characters</li><li>max: 1738 characters</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.2</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
| query | paragraph | labels |
|:----------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
| <code>query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה</code> | <code>passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה גובה הבטחת ההכנסה סכומים שלא נלקחים בחשבון לצורך חישוב הבטחת הכנסה על מבקש הבטחת הכנסה לדווח על הכנסותיו כדי לבדוק זכאות לקבלה ולחשב את שוויה. עם זאת, ההכנסות הבאות לא נכללות בחישוב זה: קצבת ילדים גמלת ילד נכה קצבת שירותים מיוחדים גמלת ניידות גמלת סיעוד דמי מחיה לאלמנה וליתום קצבאות מיוחדות לנכי עבודה קצבה או הטבה המשולמת לנזקקים על פי חוק שירותי הסעד תשלומים שהקונגרס היהודי העולמי משלם לחסידי אומות העולם תמיכה כספית הניתנת כסיוע בתשלום שכר דירה למי שמשכיר את דירתו ושוכר דירה אחרת למגוריו, לא תילקח בחשבון ההכנסה מהשכרת דירתו שאינה עולה על סכום דמי השכירות שהוא משלם (החל מה-01.01.2019) תשלומי מזונות לאישה או לילדים, כל עוד הם לא עולים על סכום קצבת הבטחת ההכנסה המגיעה לו. אם אדם נתמך כספית באופן קבוע וללא תמורה מבני משפחה או מגורם בקהילה כגון עמותה, הסכום לא יחשב כהכנסה לצורך הזכאות להבטחת הכנסה. עם זאת, סכומי תמיכה גבוהים באופן חריג עלולים לפגוע בזכאות להבטחת הכנסה. תשלומים שהחוק לא קובע לגביהם במפורש כי הם אינם נחשבים להכנסה, יובאו בחשבון במסגרת מבחן הה...</code> | <code>0.0</code> |
| <code>query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה</code> | <code>passage: מדריך לקבלת הבטחת הכנסה גובה הבטחת ההכנסה גורמים שנלקחים בחשבון לצורך חישוב הבטחת ההכנסה בעת בקשת ההבטחה יש לדווח על ההכנסות והנכסים הבאים: הכנסות מעבודה שווי רכב נכסים פיננסיים כגון חסכונות ופק"מ. שווי ערך נדל"ן כפי שייקבע על ידי שמאי מוסמך מטעם המוסד לביטוח לאומי ובהתאם למצב המשפחתי, מספר הילדים וגיל מבקש הגמלה. למידע נוסף ראו: זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ("הכנסות ונכסים") זכאות לגמלת הבטחת הכנסה ובעלות על רכב</code> | <code>0.0</code> |
| <code>query: מה סכום ההכנסה הנמוך שבגינו אפשר לקבל הבטחת הכנסה</code> | <code>passage: הגבלת שכר טרחה עבור סיוע או ייצוג בתביעה לקצבת נכות ומענק נכות לנפגעי עבודה חישוב שכר הטרחה במקרים בהם התובע קיבל גמלה לפני שהגיש את התביעה כאשר התובע קיבל גמלת הבטחת הכנסה לפני הגשת התביעה אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה וכתוצאה מהתביעה הוא מקבל קצבת נכות לנפגעי עבודה בנוסף לגמלת הבטחת הכנסה, לשכר הטרחה יתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,800 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מעבודה, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה התקבלה ונקבעה קצבה בסך 2,400 ₪. שכר הטרחה יהיה 907 ₪ ו-17% מהקצבה למשך 60 חודשים (ראו טבלה לעיל). אם לפני הגשת התביעה שולמה למבוטח גמלת הבטחת הכנסה, וגמלת הבטחת ההכנסה הופסקה בעקבות קביעת הזכאות לקצבת הנכות, שכר הטרחה יחושב על פי ההפרש בין הקצבאות, ויתווסף תשלום סכום יסוד (907 ₪ נכון ל-2024). למבוטח שולמה גמלת הבטחת הכנסה בסך 1,400 ₪. המבוטח פנה לעורך דין שייצג אותו בתביעה לקבלת קצבת נכות מעבודה, כולל ייצוג בוועדה הרפואית, ללא תשלום דמי פתיחת תיק. התביעה...</code> | <code>0.5</code> |
* Loss: [<code>BinaryCrossEntropyLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/losses.html#binarycrossentropyloss) with these parameters:
```json
{
"activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
"pos_weight": null
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `learning_rate`: 1e-05
- `num_train_epochs`: 1
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `gradient_checkpointing`: True
- `auto_find_batch_size`: True
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 8
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `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`: 1e-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`: 1
- `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`: True
- `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_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`: True
- `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`: True
- `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`: proportional
- `router_mapping`: {}
- `learning_rate_mapping`: {}
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | dev_spearman |
|:------:|:----:|:-------------:|:------------:|
| -1 | -1 | - | 0.4791 |
| 0.3687 | 1500 | 0.3778 | - |
| 0.4916 | 2000 | 0.3654 | - |
| 0.6146 | 2500 | 0.3672 | - |
| 0.7375 | 3000 | 0.3461 | - |
| 0.8604 | 3500 | 0.3496 | - |
| 0.9833 | 4000 | 0.3461 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.12.11
- Sentence Transformers: 5.1.0
- Transformers: 4.55.2
- PyTorch: 2.8.0+cu128
- Accelerate: 1.10.0
- Datasets: 4.0.0
- Tokenizers: 0.21.4
## 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",
}
```
<!--
## 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.*
--> |