Improve model card: add paper link, code link, and update pipeline tag

#1
by nielsr HF Staff - opened
Files changed (1) hide show
  1. README.md +70 -330
README.md CHANGED
@@ -1,124 +1,11 @@
1
  ---
 
 
 
2
  language:
3
  - am
4
- license: mit
5
- tags:
6
- - sentence-transformers
7
- - sparse-encoder
8
- - sparse
9
- - splade
10
- - generated_from_trainer
11
- - dataset_size:245876
12
- - loss:SpladeLoss
13
- - loss:SparseMultipleNegativesRankingLoss
14
- - loss:FlopsLoss
15
- base_model: rasyosef/roberta-base-amharic
16
- widget:
17
- - text: የኢንዱስትሪ ፓርኮች ፈተና እና ተስፋ
18
- - text: >-
19
- ከሳምንት በፊት በመፈንቅለ መንግሥት ሥልጣናቸውን አጥተዋል፡፡ አሁን በቁም እስር ላይ ናቸው፡፡
20
-
21
-
22
- ከስማቸው አወዛጋቢነት እስከ አገሪቱ ትክክለኛ የስም አጠራር ድረስ የቀድሞዋ በርማ የአሁኗ ሚየንማር፣ የቀድሞዋ የሰብአዊ
23
- መብት እመቤት፣ የአሁኗ እስረኛ የሰሞኑ የሚዲያ ዐቢይ ጉዳይ ሆነዋል፡፡
24
-
25
-
26
- በእርግጥ የሴትዮዋ ‹ሌጋሲ› በትክክል ምንድነው? በሚለው ጉዳይ ሚዲያዎችና ተቋማት ተስማምተው አያውቁም፡፡
27
-
28
-
29
- ለመሆኑ ኦን ሳን ሱ ቺ ማን ናቸው?
30
-
31
-
32
- አን ሳን ሱ ቺ አባታቸው የበርማ የነጻነት አባት የሚባሉት የጄኔራል ኦን ሳን ሴት ልጅ ናቸው፡፡
33
-
34
-
35
- ታላቋ ብሪታኒያ በርማን (በአዲሱ ስሟ ሚየንማር) ለአንድ ክፍለ ዘመን ያህል ጊዜ በቅኝ ገዝታታለች፡፡
36
-
37
-
38
- ጄኔራል ኦን ሰን ለበርማ ነጻነት ተዋድቀዋል፡፡ የተገደሉትም በ1947 በተቀናቃኞቻቸው ነበር፡፡ ያን ጊዜ ሳን ሱ ቺ ገና
39
- 2 ዓመቷ ነበር፡፡ አን ሳን ሱ ቺ በሰኔ 19፣ 1945 ነበር የተወለዱት፡፡
40
-
41
-
42
- ኦን ሳን ሱ ቺ በ1960ዎቹ መጀመርያ ከእናታቸው ዳው ኪን ኬዪ ጋር ወደ ሕንድ ሄዱ፡፡ እናታቸው በደልሂ የበርማ
43
- አምባሳደር ተደርገው በመሾማቸው ነበር ወደዚያ ያቀኑት፡፡
44
-
45
-
46
- ሕንድ አራት ዓመት ከኖሩ በኋላ ወደ ታላቋ ብሪታኒያ በማቅናት በሥመጥሩ ኦክስፎርድ ዩኒቨርስቲ ፍልስፍናን፣ ፖለቲካንና
47
- ምጣኔ ሀብትን አጥንተዋል፡፡
48
-
49
-
50
- አን ሳን ሱ ቺ በኦክስፎርድ ዩኒቨርስቲ ሳሉ የወደፊት ባለቤታቸው ጋር ተገናኙ፡፡ እንግሊዛዊው ባለቤታቸው ማይክል አሪስ
51
- የታሪክ ተመራማሪ ፕሮፌሰር ነበሩ፡፡ አሁን በሕይወት የሉም፡፡
52
-
53
-
54
- ኦን ሳን ሱ ቺ ከትምህርት በኋላ በቡታን እና በጃፓን በተለያዩ ሥራዎች ላይ ተሳትፈዋል፡፡ ከዚያ በኋላ ወደ ታላቋ
55
- ብሪታኒያ በመሄድ ጎጆ መሥርተው አሌክሳንደርና ኪም የሚባሉ ልጆችን አፍርተዋል፡፡
56
-
57
-
58
- በ1988 ከታላቋ ብሪታኒያ ወደ ሚየንማር ዋና ከተማ ያንጎን ሲመለሱ በጠና ታመው የነበሩትን እናታቸውን ለማስታመም
59
- ነበር፡፡
60
-
61
-
62
- የአጋጣሚ ነገር ሆኖ በበዚያ ወቅት በሚየንማር በርካታ የዲሞክራሲ ጥያቄዎችን ያነሱ ወጣቶች አደባባይ ወጥተው ተቃውሞ
63
- ያስነሱበት ጊዜ ነበር፡፡
64
-
65
-
66
- ተቃዋሚዎቹ ወጣቶች ብቻ ሳይሆኑ የቡድሀ መነኮሳት፣ የቢሮ ሰራተኞችና ተማሪዎችም ይገኙበት ነበር፡፡
67
-
68
-
69
- ይህን ተቃውሞ ተከትሎ አን ሳን ሱ ቺ ጠቅልለው በሚየንማር መኖር ጀመሩ፡፡
70
-
71
-
72
- አን ሳን ሱቺ ከቀድሞ ባለቤታቸው ጋር በለንደን
73
-
74
-
75
- ከ2 ዓመት በኋላ በ1990 አዲስ በተመሠረተው የናሽናል ሊግ ፓርቲ ውስጥ ገብተው ተቃውሞ ውስጥ በቀጥታ መሳተፍ ጀመሩ፡፡
76
- በአካባቢ ምርጫ ተወዳድረውም አሸነፉ፡፡
77
-
78
-
79
- በከፍተኛ ድምጽ የኦን ሳን ሱ ቺ በምርጫ ማሸነፍ ያስቆጣው ወታደራዊው መንግሥት ሴትዮዋን ለሚቀጥሉት 20 ዓመታት በቁም
80
- እስር አስቀመጣቸው፡፡
81
-
82
-
83
- በ1991 ኦን ሳን ሱ ቺ በቁም እስር ላይ ሳሉ የኖቤል ሽልማትን አሸነፉ፡፡ ይህም ወታደራዊውን መንግሥት በይበልጥ
84
- አስቆጣ፡፡
85
-
86
-
87
- በ2010 ኦን ሳን ሱ ቺ ከቁም እስር ነጻ ተባሉ፡፡
88
-
89
-
90
- በ2012 አን ሳን ሱ ቺና ፓርቲያቸው በአካባቢ ምርጫ እንዲሳተፉ ወታደራዊው መንግሥት ፈቀደ፡፡
91
-
92
-
93
- በ2015 የብሔራዊ ሊግ ለዲሞክራሲ (NLD) ፓርቲያቸው ለመጀመርያ ጊዜ በተደረገ ከፍተኛ ፉክክር በታየበት ምርጫ
94
- አሸነፈ፡፡
95
-
96
-
97
- አን ሳን ሱ ቺ በሚየንማር የ��ሒንጋ ሙስሊሞች ላይ ወታደሩ ያደረሰውን ግፍና ጭፍጨፋ ለማውገዝ አለመፍቀዳቸው በዓለም አቀፍ
98
- የሰብአዊ መብት ተሟጋቾች ዘንድ ቁጣን ቀሰቀሰ፡፡ በመቶ ሺ የሚቆጠሩ የሮሒንጋ ሙስሊሞች ከሚየንማር ሞትን ሽሽት ወደ
99
- ባንግላዴሽ ተሰደዋል፡፡
100
-
101
-
102
- በዓለም አቀፉ ማኅበረሰብ ዘንድ ክብራቸው ዝቅ ይበል እንጂ አን ሳን ሱ ቺ በአገራቸው ቡድሀዎች ዘንድ እጅግ ተወዳጅ
103
- ናቸው፡፡
104
-
105
-
106
- አን ሳን ሱ ቺ በ2015 የተደረገውን ምርጫ አሸንፈው መንግሥት ቢመሠርቱም የአገሪቱ ፕሬዝዳንት መሆን...
107
- - text: >-
108
- አዲስ አበባ ፣ ነሃሴ 23 ፣ 2012 (ኤፍ ቢ ሲ) ኢትዮጵያ፣ ሱዳን እና ግብጽ በታላቁ የህዳሴ ግድብ አሞላል እና ውሃ
109
- አለቃቀቅ ደንብ ላይ የሚያደርጉት የሶስትዮሽ ስብሰባ መስከረም ወር ላይ እንደሚቀጥል የውሃ መስኖና ኢነርጅ ሚኒስቴር
110
- አስታወቀ፡፡ሚኒስቴሩ የሶስቱ ሃገራት የውሃ ጉዳይ ሚኒስትሮች በትናንትናው እለት ስብሰባ ማካሄዳቸውን
111
- አስታውቋል፡፡በስብሰባው ላይ የሂደቱ ታዛቢ የሆኑት የደቡብ አፍሪካ፣ የአውሮፓ ህብረት እና የአሜሪካ ተወካዮች እንዲሁም
112
- ከአፍሪካ ህብረት የተወከሉ ባለሙያዎች መሳተፋቸውንም ገልጿል፡፡በወቅቱም ላላፈው አንድ ሳምንት በሃገራቱ ባለሙያዎች በታላቁ
113
- የህዳሴ ግድብ አሞላልና የውሃ አለቃቀቅ ደንብ ላይ ሲከናወን የነበረው የባለሙያዎች ድርድር ሪፖርት መቅረቡንም
114
- ጠቅሷል፡፡በቀጣይ የሚኖረውን ሂደት በሚመለከትም ሃገራቱ የድርድሩን ሂደት የሚገልጽ ደብዳቤ ለደቡብ አፈሪካዋ ዓለም አቀፍ
115
- ግንኙነት እና ትብብር ሚኒስትር እና የአፍሪካ ህብረት አስፈጻሚ ምክር ቤት የወቅቱ ሊቀ መንበር ዶክተር ናዴሊ ፓንዶል
116
- ለመላክ መስማማታቸውንም ነው የገለጸው፡፡በዚህም ሱዳን የምትሰጠው ማረጋገጫ እንደሚጠበቅ የገለጸው ሚኒስቴሩ የሶስትዮሽ
117
- ስብሰባው መስከረም 4 ቀን 2013 ዓ.ም እንደሚቀጥል አስታውቋል፡፡
118
- - text: "በፕሪሚየር ሊጉ ኢትዮጵያ ቡና እና ወልቂጤ ከተማ\_አቻ ተለያዩ \_"
119
- - text: ፕሪሚየር ሊግ ፡ ሲዳማ ከሜዳው ውጪ ጣፋጭ ድል ሲያስመዘግብ አርባምንጭ ከ ዳሽን ቢራ አቻ ተለያይተዋል
120
- pipeline_tag: feature-extraction
121
  library_name: sentence-transformers
 
122
  metrics:
123
  - dot_accuracy@1
124
  - dot_accuracy@3
@@ -139,6 +26,57 @@ metrics:
139
  - query_sparsity_ratio
140
  - corpus_active_dims
141
  - corpus_sparsity_ratio
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
142
  model-index:
143
  - name: SPLADE-RoBERTa-Amharic-Base
144
  results:
@@ -206,22 +144,24 @@ model-index:
206
  - type: corpus_sparsity_ratio
207
  value: 0.9951988783734458
208
  name: Corpus Sparsity Ratio
209
- datasets:
210
- - rasyosef/Amharic-Passage-Retrieval-Dataset-V2
211
  ---
212
 
213
  # SPLADE-Amharic-Base
214
 
215
- This is a [SPLADE Sparse Encoder](https://www.sbert.net/docs/sparse_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [rasyosef/roberta-base-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-base-amharic) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It maps sentences & paragraphs to a 32000-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.
 
 
 
 
 
216
  ## Model Details
217
 
218
  ### Model Description
219
  - **Model Type:** SPLADE Sparse Encoder
220
- - **Base model:** [rasyosef/roberta-base-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-base-amharic) <!-- at revision b1a3d2c267262e2b82c83be9d4e59db762a5e931 -->
221
  - **Maximum Sequence Length:** 510 tokens
222
  - **Output Dimensionality:** 32000 dimensions
223
  - **Similarity Function:** Dot Product
224
- <!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
225
  - **Language:** am
226
  - **License:** mit
227
 
@@ -275,30 +215,6 @@ print(similarities)
275
  # [ 0.0000, 8.5323, 63.2857]])
276
  ```
277
 
278
- <!--
279
- ### Direct Usage (Transformers)
280
-
281
- <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
282
-
283
- </details>
284
- -->
285
-
286
- <!--
287
- ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
288
-
289
- You can finetune this model on your own dataset.
290
-
291
- <details><summary>Click to expand</summary>
292
-
293
- </details>
294
- -->
295
-
296
- <!--
297
- ### Out-of-Scope Use
298
-
299
- *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
300
- -->
301
-
302
  ## Evaluation
303
 
304
  ### Metrics
@@ -329,18 +245,6 @@ You can finetune this model on your own dataset.
329
  | corpus_active_dims | 153.6359 |
330
  | corpus_sparsity_ratio | 0.9952 |
331
 
332
- <!--
333
- ## Bias, Risks and Limitations
334
-
335
- *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
336
- -->
337
-
338
- <!--
339
- ### Recommendations
340
-
341
- *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
342
- -->
343
-
344
  ## Training Details
345
 
346
  <details>
@@ -351,17 +255,6 @@ You can finetune this model on your own dataset.
351
 
352
  * Size: 245,876 training samples
353
  * Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
354
- * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
355
- | | anchor | positive | negative |
356
- |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
357
- | type | string | string | string |
358
- | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 16.29 tokens</li><li>max: 101 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 30 tokens</li><li>mean: 324.02 tokens</li><li>max: 510 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 40 tokens</li><li>mean: 330.65 tokens</li><li>max: 510 tokens</li></ul> |
359
- * Samples:
360
- | anchor | positive | negative |
361
- |:------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
362
- | <code>ክልሎች ለስኳር ፋብሪካዎች የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ለመስጠት ፈቃደኛ አለመሆናቸው ታወቀ</code> | <code>የክልሎቹ አቋም ስኳር ፋብሪካዎቹን ለመሸጥ የተያዘውን ዕቅድ እንዳይስተጓጎል ሥጋት ፈጥሯልጠቅላይ ሚኒስትሩ መፍትሔ እንዲያሰጡ ተጠይቋልበፌዴራል መንግሥት ለተቋቋሙ ነባርና በግንባታ ላይ ለሚገኙ አዳዲስ የስኳር ፋብሪካዎች የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ እንዲሰጡ ተደጋጋሚ ጥያቄ ለሚመለከታቸው ክልሎች ቢቀርብም፣ ክልሎች ፈቃደኛ አለመሆናቸውን ሪፖርተር ያገኘው መረጃ አመለከተ፡፡የ��ገኘው የሰነድ መረጃ እንደሚያመለክተው የፌዴራል መንግሥት ከበርካታ ዓመታት በፊት ላቋቋማቸው ነባር የስኳር ፋብሪካዎችም ሆነ፣ በአሁኑ ወቅት በግንባታ ላይ ለሚገኙት የስኳር ፋብሪካዎች የይዞታ ማረጋገጫ ማግኘት ባለመቻሉ መንግሥት ፋብሪካዎቹን ወደ ግል ለማዘዋወር እያደረገ ያለውን ጥረት እንዳያስተጓጉል ሥጋት ፈጥሯል፡፡መንግሥት በያዘው ዕቅድ መሠረት ከዘንድሮ ጀምሮ ሁሉንም የስኳር ፋብሪካዎች ወደ ግል ለማዘዋወር፣ የፋብሪካዎቹን ሀብት በተናጠል እንዲገመት ከማድረግ አንስቶ በርካታ የቅድመ ፕራይቬታይዜሽን ተግባራትን እያከናወነ ቢሆንም፣ ፕራይቬታይዜሽኑን ዕውን ለማድረግ መሠረታዊ የሆነውን የይዞታ ማረጋገጫ ማሟላት እንዳልተቻለ ሰነዱ ያመለክታል፡፡በኢትዮጵያ ስኳር ኮርፖሬሽን ሥር የሚተዳደሩ ነባርና በግንባታ ሒደት ላይ የሚገኙ በጥቅሉ 13 ስኳር ፋብሪካዎች ቢኖሩም፣ ከእነዚህ መካከል የተሟላ የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ያላቸው ሁለት ስኳር ፋብሪካዎች ብቻ እንደሆኑ ለማወቅ ተችሏል፡፡‹‹ነባርና አዳዲስ ፕሮጀክቶች ላይ የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ለማግኘት ከጅምሩ አንስቶ በድርጅቶቹና በኮርፖሬሽን አማካይነት ያላሰለሰ ጥረት ቢደረግም፣ ከወንጂ ሸዋና ከፊንጫ ስኳር ፋብሪካዎች በስተቀር ነባሩን የመተሐራ ስኳር ፋብሪካ ጨምሮ ሌሎቹ ነባርና በግንባታ ላይ የሚገኙ የስኳር ልማት ፕሮጀክቶች የይዞታ ማረጋገጫ ሰነድ ማግኘት አልተቻለም፤...</code> | <code>  በባህል ቱሪዝምና ስፖርት ሚኒስቴር እና ስፖርት ኮሚሽን መካከል በተጠሪነት ላይ የግልጽነት መጓደል መኖሩ የባሀልና ስፖርት ሚኒስቴር የስፖርት ልማት ዘርፍ ዴኤታ አቶ ሃብታሙ ሲሳይ ገለጹ። አቶ ሃብታሙ ለአዲስ ዘመን ጋዜጣ እንደተናገሩት ፤የፌዴራል አስፈጻሚ አካላት ስልጣንና ተግባርን ለመወሰን የወጣ አዋጅ በአግባቡ አውቆ ከመጠቀም አኳያ ውስንነት አለ። ስፖርት ኮሚሽን ለበርካታ ዓመታት ሚኒስቴር ነበር። የአብዛኛው አመራርና ሰራተኛ እሳቤ የሚኒስቴር እሳቤን የያዘ እንደመሆኑ ‹ እኛ ኮሚሽን ነን›የሚለውን በፍጥነት ለመቀበል ግርታን መፈጠሩም የሚጠበቅ መሆኑን ገልጸው፤ እንዲህ አይነቱ ጉድለት ደግሞ ‹ስልጣናችን እየተጋፋን ነው ›የሚሉ አዋጁን ካለመገንዘብ የመነጩ ቅሬታዎች አሉ ብለዋል። የስፖርቱ አደረጃጀት አንድ ጊዜ ከአንዱ ፤ሌላ ጊዜ ደግሞ ከሌላው የመጣበቅ ዝንባሌዎች በተደጋጋሚ መኖሩን ጠቅሰው ፤አደረጃጀቱ ወጥ ሆኖ ያለመቆየትም ከዚሁ ጋር አብሮ የሚታይ እንደሆነ ተናግረዋል። በዚህም ጠንካራ የስፖርት ምክር ቤት አለመፈጠሩ ስፖርቱ ህዝባዊ መሰረት እንዳይኖረው ማድረጉንም አክለው ገልጸዋል። እንደ አቶ ሃብታሙ ማብራሪያ ፤ ስፖርቱን የሚመራው ህዝባዊ አደረጃጀቱ እንደሆነ በፖሊሲው ተቀምጧል። ህዝባዊ አደረጃጀት የሚባለው፤ ኦሎምፒክ ኮሚቴ፤ ፌዴሬሽኖቹ፤ ክለቦቹ፤ እንዲሁም የስፖርት ምክር ቤቶች ናቸው። በሀገራችን ወቅታዊ ሁኔታ የስፖርት ምክር ቤቶች የት ናቸው? ስፖርቱን በአግባቡ መምራት በሚችሉበት ቁመና አይገኙም። በፌዴራል ደረጃ የስፖርት ምክር ቤት ተቋቁሞ ወደ ስራ የገባው በ60ዎቹ አካባቢ ቢሆንም፤ በፌዴራል ደረጃ ከ2007 ዓ.ም ጀምሮ ጠፍተዋል። ብሄራዊ የስፖርት ምክር ቤት በ2011 ዓ.ም ነው ገና እንዳዲስ የተቋቋመው፤ በክልሎችም ተመሳሳይ ሁኔታ ይንጸባረቃል። «በዓመ...</code> |
363
- | <code>መዳ ወላቡ ዩኒቨርሲቲ ያሰለጠናቸው 19 ሐኪሞች አስመረቀ</code> | <code>አዲስ አበባ ፣ ህዳር 12 ፣ 2013 (ኤፍ ቢ ሲ) መዳ ወላቡ ዩኒቨርሲቲ በህክምና ዶክትሬት የትምህርት ዘርፍ ያሰለጠናቸው 19 ተማሪዎችን ዛሬ አስመረቀ፡፡ዩኒቨርሲቲው የዛሬ ተመራቂዎችን ጨምሮ 99 የህክምና ዶክተ��ችን አሰልጥኖ አስመርቋል።በዩኒቨርሲቲው ምክትል ፕሬዝዳንት ማዕረግ የጎባ ሪፈራል ሆስፒታል ዋና ዳይሬክተር ዶክተር ጄይላን ቃሲም ሆስፒታሉ ለአካባቢው ማህበረሰብ ከሚሰጠው የህክምና አገልግሎት በተጓዳኝ በተለያዩ የህክምና ሙያዎች ስልጠና እየሰጠ እንዳለ መግለጻቸውን ኢዜአ ዘግቧል።በ1999 ዓ.ም 742 ተማሪዎች ተቀብሎ ስራ የጀመረው መዳ ወላቡ ዩኒቨርሲቲ አሁን ላይ ከ24 ሺህ የሚበልጡ ተማሪዎች አሉት።</code> | <code>የአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር የሙያ ትምህርትና ስልጠና ቢሮ በ2009 ዓም በተለያዩ ሙያ ዘርፎች ያሰለጠናቸውን ከ8ሺህ 800 በላይ ሰልጣኞች ዛሬ በሚሊንየም አዳራሽ አስመረቀ ፡፡በምረቃ ስነ ስርዓቱ ላይ የተገኙት የአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር አፈ ጉባኤ ዶክተር ታቦር ገብረመድህን እንደገለጹት ፤ተመራቂዎች በስልጠና ቆይታቸው ያገኙዋቸውን መሰረታዊ ዕውቀትና ክህሎት በየጊዜው በማዳበር ለአገራቸው የሚገባቸውን አስተዋጽኦ ማበርከት ይገባቸዋል ፡፡በስራው ዓለም የይቻላል መንፈስን በማጎልበትና የቴክኖሎጂ ፈጠራ ክህሎትን በማዳበር ቀጣይ ለአገሪቱ ኢኮኖሚ ዕድገት የድርሻቸውን ሊወጠ ይገባል ፡፡በከተማ የወጣቶች ተጠቃሚነትን ለማጎልበት መንገስት በፈቀደው የተንቀሳቃሽ ፈንድ ምቹ አጋጣሚ ሰልጣኞቹ እንዲጠቀሙበትም ጥሪ አቅርበዋል ፡፡የከተማው አስተዳደር የቴክኒክና ሙያ ስልጠና ኃላፊ አቶ ዘርኡ ስሙር በበኩላቸው እንደገለጹት ፤ከደረጃ አንድ እስከ ደረጃ አምስት ከሰለጠኑት 8ሺ 837 ተመራቂዎች ውስጥ 34 በመቶ ሴቶች መሆናቸውን ገልጸዋል ፡፡ቢሮው ባለፉት ሁለት ዓመታም 47 ሺህ የሚሆኑት አጫጭር ስልጠናዎች ማግኘታቸውን ጠቁመዋል ፡፡በአዲስ አበባ ከተማ የሚገኙ የቴክና ሙያ ማሰልጠኛ ተቋማትና ኮሌጆች ዜጎች በተለያዩ የሙያ ዘርፎች ተገቢ የሙያ ክህሎት እንዲያገኙ ተገቢውን አስተዋጽኦ እያበረከቱ መሆናቸውን አስረድተዋል፡፡የቴክኒክና ሙያ ተቋማትም የተሻለ የሙያ ክህሎት ያላቸው ሰልጣኞችን በማፍራት ረገድ ያደረጉት ርብርቦሽም አመስግነዋል ፡፡ሰልጣኞቹ በአነስተኛና ጥቃቅን በመደራጀትና በመስራት የተጣለባቸውን ሀገራዊ ሃላፊነት እንዲወጡ ጥሪ አቅርበዋል ፡፡በመጨረሻም በተለያዩ ዘርፎች የክህሎት ውድድርና የላቀ አፈጻጸም ያስመዘገቡ ሰልጣኞች እንዲሁም አሰልጣኞች የሜዳሊያና የሰርተፊኬት ሽልማትና ዕ...</code> |
364
- | <code>በኢትዮጵያ ከባህር ጠለል 2500 ሜትር ከፍታ የምትገኝ እንዲሁም በሀገሪቱ ትልቋ ከተማ ማን ትባላለች?</code> | <code>አዲስ አበባ አዲስ አበባ ተብላ የተሠየመችው እቴጌ ጣይቱ ኅዳር ፲፬ ቀን ፲፰፻፸፱ (1879) ዓ.ም. ፍልውሃ ፊን-ፊን ወደሚልበት መስክ ወርደው ሳሉ ከዚህ በፊት አይተዋት የማያውቋት አንዲት ልዩ አበባ አይተ ስለማረከቻቸው ቦታውን ‹‹አዲስ አበባ!›› አሉ ይባላል። አዲስ አበባ (ኣዲስ ኣበባ) ኢትዮጵያ ዋና ከተማ ስትሆን በተጨማሪ የአፍሪካ ሕብረት መቀመጫ እንዲሁም የብዙ የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት ቅርንጫፎችና ሌሎችም የዓለም የዲፕሎማቲክ (የሰላማዊ ግንኙነት) ልዑካን መሰብሰቢያ ከተማ ናት። ራስ-ገዝ አስተዳደር ስላላት የከተማና የክልል ማዕረግ ይዛ ትገኛለች። አብዛኞቹን የሀገሩ ቋንቋዎች የሚናገሩ ክርስቲያኖች እና ሙስሊሞች የሚኖሩባት ከተማ ናት። ከባሕር ጠለል በ2500 ሜትር ከፍታ ላይ የምትገኘው ከተማ በግምት 2,757,729 በላይ ሕዝብ የሚኖርባት በመሆኗ የሀገሪቱ አንደኛ ትልቅ ከተማ ናት። ከተማዋ እቴጌ ጣይቱ በመረጡት ቦታ ማለትም በፍል ውሐ አካባቢ ላይ በባላቸው በዳግማዊ ምኒልክ በ፲፰፻፸፰ (1878) ዓ.ም. ተቆረቆረች። የሕዝቧ ብዛት በያመቱ 8% (ስምንት በመቶ) እየጨመረ አሁን አምስት ሚሊዮን እንደሚደርስ ይገመታል። ከእንጦጦ ጋራ ግርጌ ያለችው መዲና የአዲስ አበባ ዩኒቨርሲቲ መገኛ ሆናለች። ይህም በመስራቹ የቀድሞው ንጉሠ-ነገሥት ስም ቀዳማዊ ኃይለ ሥላሴ ዩኒቨርሲቲ ይባል ነበር።</code> | <code>ታሕታይ ሎጎምቲ / አድዋ ወረዳ ከሚገኙ የገጠር ቀበሌዎች<br>አንዷ ስትሆን ትምህርት ቤት የተጀመረበት አመተምህረት በ 1984 ዓ/ም ነው። አሁን እስከ 8ኛ ክፍል እያስተማረ ይገኛል፡፡ በተጨማሪም ሌላ 1ኛ ደረጃ ት/ቤት ማይሰጋሉ አከባቢ ተገንብቶ ተማሪዎችእየተማሩበት ይገኛሉ፡፡የመኪና መንገድ ደግሞ በ1985/86 አከባቢ ተጀምረዋል። በአከባቢዋ የተለያዮ የተከለሉ ደንኞች ማለትም ሸተቶ ፣ ኩማጫሉቅ፣ ሸቃወለዳይት፣ ደብረሳህሊ፣አቡነእንድርያስ ፣ሰውሒ ፅየት እና ሌሎችም ያቀፈች ቀበሌ ነች፡፡እንስሳተ ዘገዳም ቀበሮ፣ ጅብ፣ በተመሳሳይ ቆቅ እና ጅግራም ይገኙበታል፡፡በተለይ በውስጧ የያዘቻቸው አዝርእትና የበጋ<br>አትክልቶችና ለአይን ከመማረክ አልፎ ለአከባቢው ህ/ሰብ<br>የገቢ ምንጭ ናቸው "ግድብ ሰይሳ" የ ሰይሳ ግድብም<br>እዛው ይገኛል። በውስጧ 4 ቀጠናዎች(ቁሸት) ይገኛሉ፡፡<br>እነሱም ፅየት ፣ገብላ፣ አዲስአለም፣ ማይወይኒ የሚባሉ ናቸው። ራህያ ከተማም ከፊል ከተማው በዚህ ቀበሌ ይገኛል<br><br>አድዋ</code> |
365
  * Loss: [<code>SpladeLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sparse_encoder/losses.html#spladeloss) with these parameters:
366
  ```json
367
  {
@@ -386,168 +279,15 @@ You can finetune this model on your own dataset.
386
  - `optim`: adamw_torch_fused
387
  - `batch_sampler`: no_duplicates
388
 
389
- #### All Hyperparameters
390
- <details><summary>Click to expand</summary>
391
-
392
- - `overwrite_output_dir`: False
393
- - `do_predict`: False
394
- - `eval_strategy`: epoch
395
- - `prediction_loss_only`: True
396
- - `per_device_train_batch_size`: 32
397
- - `per_device_eval_batch_size`: 32
398
- - `per_gpu_train_batch_size`: None
399
- - `per_gpu_eval_batch_size`: None
400
- - `gradient_accumulation_steps`: 2
401
- - `eval_accumulation_steps`: None
402
- - `torch_empty_cache_steps`: None
403
- - `learning_rate`: 6e-05
404
- - `weight_decay`: 0.0
405
- - `adam_beta1`: 0.9
406
- - `adam_beta2`: 0.999
407
- - `adam_epsilon`: 1e-08
408
- - `max_grad_norm`: 1.0
409
- - `num_train_epochs`: 6
410
- - `max_steps`: -1
411
- - `lr_scheduler_type`: cosine
412
- - `lr_scheduler_kwargs`: {}
413
- - `warmup_ratio`: 0.025
414
- - `warmup_steps`: 0
415
- - `log_level`: passive
416
- - `log_level_replica`: warning
417
- - `log_on_each_node`: True
418
- - `logging_nan_inf_filter`: True
419
- - `save_safetensors`: True
420
- - `save_on_each_node`: False
421
- - `save_only_model`: False
422
- - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
423
- - `no_cuda`: False
424
- - `use_cpu`: False
425
- - `use_mps_device`: False
426
- - `seed`: 42
427
- - `data_seed`: None
428
- - `jit_mode_eval`: False
429
- - `use_ipex`: False
430
- - `bf16`: False
431
- - `fp16`: True
432
- - `fp16_opt_level`: O1
433
- - `half_precision_backend`: auto
434
- - `bf16_full_eval`: False
435
- - `fp16_full_eval`: False
436
- - `tf32`: None
437
- - `local_rank`: 0
438
- - `ddp_backend`: None
439
- - `tpu_num_cores`: None
440
- - `tpu_metrics_debug`: False
441
- - `debug`: []
442
- - `dataloader_drop_last`: False
443
- - `dataloader_num_workers`: 0
444
- - `dataloader_prefetch_factor`: None
445
- - `past_index`: -1
446
- - `disable_tqdm`: False
447
- - `remove_unused_columns`: True
448
- - `label_names`: None
449
- - `load_best_model_at_end`: False
450
- - `ignore_data_skip`: False
451
- - `fsdp`: []
452
- - `fsdp_min_num_params`: 0
453
- - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
454
- - `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
455
- - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
456
- - `deepspeed`: None
457
- - `label_smoothing_factor`: 0.0
458
- - `optim`: adamw_torch_fused
459
- - `optim_args`: None
460
- - `adafactor`: False
461
- - `group_by_length`: False
462
- - `length_column_name`: length
463
- - `ddp_find_unused_parameters`: None
464
- - `ddp_bucket_cap_mb`: None
465
- - `ddp_broadcast_buffers`: False
466
- - `dataloader_pin_memory`: True
467
- - `dataloader_persistent_workers`: False
468
- - `skip_memory_metrics`: True
469
- - `use_legacy_prediction_loop`: False
470
- - `push_to_hub`: False
471
- - `resume_from_checkpoint`: None
472
- - `hub_model_id`: None
473
- - `hub_strategy`: every_save
474
- - `hub_private_repo`: None
475
- - `hub_always_push`: False
476
- - `hub_revision`: None
477
- - `gradient_checkpointing`: False
478
- - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
479
- - `include_inputs_for_metrics`: False
480
- - `include_for_metrics`: []
481
- - `eval_do_concat_batches`: True
482
- - `fp16_backend`: auto
483
- - `push_to_hub_model_id`: None
484
- - `push_to_hub_organization`: None
485
- - `mp_parameters`:
486
- - `auto_find_batch_size`: False
487
- - `full_determinism`: False
488
- - `torchdynamo`: None
489
- - `ray_scope`: last
490
- - `ddp_timeout`: 1800
491
- - `torch_compile`: False
492
- - `torch_compile_backend`: None
493
- - `torch_compile_mode`: None
494
- - `include_tokens_per_second`: False
495
- - `include_num_input_tokens_seen`: False
496
- - `neftune_noise_alpha`: None
497
- - `optim_target_modules`: None
498
- - `batch_eval_metrics`: False
499
- - `eval_on_start`: False
500
- - `use_liger_kernel`: False
501
- - `liger_kernel_config`: None
502
- - `eval_use_gather_object`: False
503
- - `average_tokens_across_devices`: False
504
- - `prompts`: None
505
- - `batch_sampler`: no_duplicates
506
- - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
507
- - `router_mapping`: {}
508
- - `learning_rate_mapping`: {}
509
-
510
- </details>
511
-
512
- ### Training Logs
513
- | Epoch | Step | Training Loss | dot_ndcg@10 |
514
- |:-----:|:-----:|:-------------:|:-----------:|
515
- | 1.0 | 3842 | 35.0245 | 0.7456 |
516
- | 2.0 | 7684 | 0.0614 | 0.7551 |
517
- | 3.0 | 11526 | 0.0322 | 0.7828 |
518
- | 4.0 | 15368 | 0.0169 | 0.7904 |
519
- | 5.0 | 19210 | 0.0098 | 0.7929 |
520
- | 6.0 | 23052 | 0.008 | 0.7917 |
521
- | -1 | -1 | - | 0.7917 |
522
-
523
-
524
- ### Framework Versions
525
- - Python: 3.11.13
526
- - Sentence Transformers: 5.0.0
527
- - Transformers: 4.53.0
528
- - PyTorch: 2.6.0+cu124
529
- - Accelerate: 1.8.1
530
- - Datasets: 3.6.0
531
- - Tokenizers: 0.21.2
532
-
533
  </details>
534
 
535
  ## Citation
536
 
537
- <!--
538
- ## Glossary
539
-
540
- *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
541
- -->
542
-
543
- <!--
544
- ## Model Card Authors
545
-
546
- *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
547
- -->
548
-
549
- <!--
550
- ## Model Card Contact
551
-
552
- *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
553
- -->
 
1
  ---
2
+ base_model: rasyosef/roberta-base-amharic
3
+ datasets:
4
+ - rasyosef/Amharic-Passage-Retrieval-Dataset-V2
5
  language:
6
  - am
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7
  library_name: sentence-transformers
8
+ license: mit
9
  metrics:
10
  - dot_accuracy@1
11
  - dot_accuracy@3
 
26
  - query_sparsity_ratio
27
  - corpus_active_dims
28
  - corpus_sparsity_ratio
29
+ pipeline_tag: text-retrieval
30
+ tags:
31
+ - sentence-transformers
32
+ - sparse-encoder
33
+ - sparse
34
+ - splade
35
+ - generated_from_trainer
36
+ - dataset_size:245876
37
+ - loss:SpladeLoss
38
+ - loss:SparseMultipleNegativesRankingLoss
39
+ - loss:FlopsLoss
40
+ widget:
41
+ - text: የኢንዱስትሪ ፓርኮች ፈተና እና ተስፋ
42
+ - text: "ከሳምንት በፊት በመፈንቅለ መንግሥት ሥልጣናቸውን አጥተዋል፡፡ አሁን በቁም እስር ላይ ናቸው፡፡\n\nከስማቸው አወዛጋቢነት\
43
+ \ እስከ አገሪቱ ትክክለኛ የስም አጠራር ድረስ የቀድሞዋ በርማ የአሁኗ ሚየንማር፣ የቀድሞዋ የሰብአዊ መብት እመቤት፣ የአሁኗ\
44
+ \ እስረኛ የሰሞኑ የሚዲያ ዐቢይ ጉዳይ ሆነዋል፡፡ \n\nበእርግጥ የሴትዮዋ ‹ሌጋሲ› በትክክል ምንድነው? በሚለው ጉዳይ ሚዲያዎችና\
45
+ \ ተቋማት ተስማምተው አያውቁም፡፡\n\nለመሆኑ ኦን ሳን ሱ ቺ ማን ናቸው? \n\nአን ሳን ሱ ቺ አባታቸው የበርማ የነጻነት\
46
+ \ አባት የሚባሉት የጄኔራል ኦን ሳን ሴት ልጅ ናቸው፡፡\n\nታላቋ ብሪታኒያ በርማን (በአዲሱ ስሟ ሚየንማር) ለአንድ ክፍለ\
47
+ \ ዘመን ያህል ጊዜ በቅኝ ገዝታታለች፡፡ \n\nጄኔራል ኦን ሰን ለበርማ ነጻነት ተዋድቀዋል፡፡ የተገደሉትም በ1947 በተቀናቃኞቻቸው\
48
+ \ ነበር፡፡ ያን ጊዜ ሳን ሱ ቺ ገና 2 ዓመቷ ነበር፡፡ አን ሳን ሱ ቺ በሰኔ 19፣ 1945 ነበር የተወለዱት፡፡\n\nኦን\
49
+ \ ሳን ሱ ቺ በ1960ዎቹ መጀመርያ ከእናታቸው ዳው ኪን ኬዪ ጋር ወደ ሕንድ ሄዱ፡፡ እናታቸው በደልሂ የበርማ አምባሳደር ተደርገው\
50
+ \ በመሾማቸው ��በር ወደዚያ ያቀኑት፡፡\n\nሕንድ አራት ዓመት ከኖሩ በኋላ ወደ ታላቋ ብሪታኒያ በማቅናት በሥመጥሩ ኦክስፎርድ\
51
+ \ ዩኒቨርስቲ ፍልስፍናን፣ ፖለቲካንና ምጣኔ ሀብትን አጥንተዋል፡፡ \n\nአን ሳን ሱ ቺ በኦክስፎርድ ዩኒቨርስቲ ሳሉ የወደፊት\
52
+ \ ባለቤታቸው ጋር ተገናኙ፡፡ እንግሊዛዊው ባለቤታቸው ማይክል አሪስ የታሪክ ተመራማሪ ፕሮፌሰር ነበሩ፡፡ አሁን በሕይወት የሉም፡፡\n\
53
+ \nኦን ሳን ሱ ቺ ከትምህርት በኋላ በቡታን እና በጃፓን በተለያዩ ሥራዎች ላይ ተሳትፈዋል፡፡ ከዚያ በኋላ ወደ ታላቋ ብሪታኒያ\
54
+ \ በመሄድ ጎጆ መሥርተው አሌክሳንደርና ኪም የሚባሉ ልጆችን አፍርተዋል፡፡ \n\nበ1988 ከታላቋ ብሪታኒያ ወደ ሚየንማር ዋና\
55
+ \ ከተማ ያንጎን ሲመለሱ በጠና ታመው የነበሩትን እናታቸውን ለማስታመም ነበር፡፡\n\nየአጋጣሚ ነገር ሆኖ በበዚያ ወቅት በሚየንማር\
56
+ \ በርካታ የዲሞክራሲ ጥያቄዎችን ያነሱ ወጣቶች አደባባይ ወጥተው ተቃውሞ ያስነሱበት ጊዜ ነበር፡፡ \n\nተቃዋሚዎቹ ወጣቶች\
57
+ \ ብቻ ሳይሆኑ የቡድሀ መነኮሳት፣ የቢሮ ሰራተኞችና ተማሪዎችም ይገኙበት ነበር፡፡\n\nይህን ተቃውሞ ተከትሎ አን ሳን ሱ ቺ\
58
+ \ ጠቅልለው በሚየንማር መኖር ጀመሩ፡፡\n\nአን ሳን ሱቺ ከቀድሞ ባለቤታቸው ጋር በለንደን\n\nከ2 ዓመት በኋላ በ1990\
59
+ \ አዲስ በተመሠረተው የናሽናል ሊግ ፓርቲ ውስጥ ገብተው ተቃውሞ ውስጥ በቀጥታ መሳተፍ ጀመሩ፡፡ በአካባቢ ምርጫ ተወዳድረውም\
60
+ \ አሸነፉ፡፡\n\nበከፍተኛ ድምጽ የኦን ሳን ሱ ቺ በምርጫ ማሸነፍ ያስቆጣው ወታደራዊው መንግሥት ሴትዮዋን ለሚቀጥሉት 20\
61
+ \ ዓመታት በቁም እስር አስቀመጣቸው፡፡\n\nበ1991 ኦን ሳን ሱ ቺ በቁም እስር ላይ ሳሉ የኖቤል ሽልማትን አሸነፉ፡፡ ይህም\
62
+ \ ወታደራዊውን መንግሥት በይበልጥ አስቆጣ፡፡\n\nበ2010 ኦን ሳን ሱ ቺ ከቁም እስር ነጻ ተባሉ፡፡\n\nበ2012 አን ሳን\
63
+ \ ሱ ቺና ፓርቲያቸው በአካባቢ ምርጫ እንዲሳተፉ ወታደራዊው መንግሥት ፈቀደ፡፡\n\nበ2015 የብሔራዊ ሊግ ለዲሞክራሲ (NLD)\
64
+ \ ፓርቲያቸው ለመጀመርያ ጊዜ በተደረገ ከፍተኛ ፉክክር በታየበት ምርጫ አሸነፈ፡፡ \n\nአን ሳን ሱ ቺ በሚየንማር የሮሒንጋ\
65
+ \ ሙስሊሞች ላይ ወታደሩ ያደረሰውን ግፍና ጭፍጨፋ ለማውገዝ አለመፍቀዳቸው በዓለም አቀፍ የሰብአዊ መብት ተሟጋቾች ዘንድ ቁጣን\
66
+ \ ቀሰቀሰ፡፡ በመቶ ሺ የሚቆጠሩ የሮሒንጋ ሙስሊሞች ከሚየንማር ሞትን ሽሽት ወደ ባንግላዴሽ ተሰደዋል፡፡\n\nበዓለም አቀፉ\
67
+ \ ማኅበረሰብ ዘንድ ክብራቸው ዝቅ ይበል እንጂ አን ሳን ሱ ቺ በአገራቸው ቡድሀዎች ዘንድ እጅግ ተወዳጅ ናቸው፡፡\n\nአን\
68
+ \ ሳን ሱ ቺ በ2015 የተደረገውን ምርጫ አሸንፈው መንግሥት ቢመሠርቱም የአገሪቱ ፕሬዝዳንት መሆን... "
69
+ - text: አዲስ አበባ ፣ ነሃሴ 23 ፣ 2012 (ኤፍ ቢ ሲ) ኢትዮጵያ፣ ሱዳን እና ግብጽ በታላቁ የህዳሴ ግድብ አሞላል እና ውሃ
70
+ አለቃቀቅ ደንብ ላይ የሚያደርጉት የሶስትዮሽ ስብሰባ መስከረም ወር ላይ እንደሚቀጥል የውሃ መስኖና ኢነርጅ ሚኒስቴር አስታወቀ፡፡ሚኒስቴሩ
71
+ የሶስቱ ሃገራት የውሃ ጉዳይ ሚኒስትሮች በትናንትናው እለት ስብሰባ ማካሄዳቸውን አስታውቋል፡፡በስብሰባው ላይ የሂደቱ ታዛቢ የሆኑት
72
+ የደቡብ አፍሪካ፣ የአውሮፓ ህብረት እና የአሜሪካ ተወካዮች እንዲሁም ከአፍሪካ ህብረት የተወከሉ ባለሙያዎች መሳተፋቸውንም ገልጿል፡፡በወቅቱም
73
+ ላላፈው አንድ ሳምንት በሃገራቱ ባለሙያዎች በታላቁ የህዳሴ ግድብ አሞላልና የውሃ አለቃቀቅ ደንብ ላይ ሲከናወን የነበረው የባለሙያዎች
74
+ ድርድር ሪፖርት መቅረቡንም ጠቅሷል፡፡በቀጣይ የሚኖረውን ሂደት በሚመለከትም ሃገራቱ የድርድሩን ሂደት የሚገልጽ ደብዳቤ ለደቡብ
75
+ አፈሪካዋ ዓለም አቀ�� ግንኙነት እና ትብብር ሚኒስትር እና የአፍሪካ ህብረት አስፈጻሚ ምክር ቤት የወቅቱ ሊቀ መንበር ዶክተር
76
+ ናዴሊ ፓንዶል ለመላክ መስማማታቸውንም ነው የገለጸው፡፡በዚህም ሱዳን የምትሰጠው ማረጋገጫ እንደሚጠበቅ የገለጸው ሚኒስቴሩ የሶስትዮሽ
77
+ ስብሰባው መስከረም 4 ቀን 2013 ዓ.ም እንደሚቀጥል አስታውቋል፡፡
78
+ - text: በፕሪሚየር ሊጉ ኢትዮጵያ ቡና እና ወልቂጤ ከተማ አቻ ተለያዩ  
79
+ - text: ፕሪሚየር ሊግ ፡ ሲዳማ ከሜዳው ውጪ ጣፋጭ ድል ሲያስመዘግብ አርባምንጭ ከ ዳሽን ቢራ አቻ ተለያይተዋል
80
  model-index:
81
  - name: SPLADE-RoBERTa-Amharic-Base
82
  results:
 
144
  - type: corpus_sparsity_ratio
145
  value: 0.9951988783734458
146
  name: Corpus Sparsity Ratio
 
 
147
  ---
148
 
149
  # SPLADE-Amharic-Base
150
 
151
+ This is a [SPLADE Sparse Encoder](https://www.sbert.net/docs/sparse_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [rasyosef/roberta-base-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-base-amharic) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It maps sentences & paragraphs to a 32000-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval in Amharic.
152
+
153
+ This model was presented in the paper [The Multilingual Curse at the Retrieval Layer: Evidence from Amharic](https://huggingface.co/papers/2605.24556).
154
+
155
+ Official code repository: [https://github.com/rasyosef/amharic-neural-ir](https://github.com/rasyosef/amharic-neural-ir)
156
+
157
  ## Model Details
158
 
159
  ### Model Description
160
  - **Model Type:** SPLADE Sparse Encoder
161
+ - **Base model:** [rasyosef/roberta-base-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-base-amharic)
162
  - **Maximum Sequence Length:** 510 tokens
163
  - **Output Dimensionality:** 32000 dimensions
164
  - **Similarity Function:** Dot Product
 
165
  - **Language:** am
166
  - **License:** mit
167
 
 
215
  # [ 0.0000, 8.5323, 63.2857]])
216
  ```
217
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
218
  ## Evaluation
219
 
220
  ### Metrics
 
245
  | corpus_active_dims | 153.6359 |
246
  | corpus_sparsity_ratio | 0.9952 |
247
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
248
  ## Training Details
249
 
250
  <details>
 
255
 
256
  * Size: 245,876 training samples
257
  * Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
258
  * Loss: [<code>SpladeLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sparse_encoder/losses.html#spladeloss) with these parameters:
259
  ```json
260
  {
 
279
  - `optim`: adamw_torch_fused
280
  - `batch_sampler`: no_duplicates
281
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
282
  </details>
283
 
284
  ## Citation
285
 
286
+ ```bibtex
287
+ @inproceedings{alemneh2026amharicir,
288
+ title = {The Multilingual Curse at the Retrieval Layer: Evidence from Amharic},
289
+ author = {Alemneh, Yosef Worku and Mekonnen, Kidist Amde and de Rijke, Maarten},
290
+ booktitle = {Proceedings of the 1st Workshop on Multilinguality in the Era of Large Language Models (MeLLM), ACL 2026},
291
+ year = {2026},
292
+ }
293
+ ```