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  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - dense
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:767808
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
  - loss:TripletLoss
widget:
  - source_sentence: R10-R19 Symptômes et signes relatifs à l'appareil digestif et à l'abdomen
    sentences:
      - Symptômes et signes relatifs à l'appareil digestif et à l'abdomen
      - >-
        L'exploration de la classification autour de l'acte HBMD01410,
        correspondant à la modélisation occlusale par la technique de la cire
        ajoutée sur une dent (1° activité chirurgicale ou médicale, phase par
        défaut), révèle un cheminement procédural qui s'inscrit dans le cadre
        des actes de phase 0. Cet acte est apparenté à l'acte NDFA00310, qui
        désigne une talectomie avec création d'une néarthrose tibiopédieuse,
        elle aussi en première activité chirurgicale ou médicale et en phase par
        défaut. Ce dernier renvoie à son tour à l'acte AHPA01140, correspondant
        à la libération ou résection d'un nerf digital plantaire par abord
        direct, réalisé sous anesthésie et en phase par défaut. Cet acte
        appartient à une catégorie d'interventions chirurgicales de même nature,
        incluant notamment BADA00540 (canthopexie médiale pour dystopie
        congénitale, sous anesthésie, phase par défaut) et PAGA00710
        (désépiphysiodèse d'un os long par abord direct, 1° activité chir/med,
        phase par défaut). Un autre acte similaire est GAMA00240, qui concerne
        la réparation d'une perte de substance du nez par lambeau frontal à
        pédicule inférieur, également en phase par défaut et sous anesthésie.
        L'ensemble de ces actes relève de la classe « ActeActivitePhase_Phase_0
        », qui regroupe les phases d'actes de phase 0. Cette classe inclut
        plusieurs procédures de même type, telles que BADA00540, GAMA00240,
        PAGA00710 et AHPA01140, toutes réalisées en phase par défaut. La classe
        chirurgicale « ActeActivitePhase_Phase_0 » est liée à d'autres groupes,
        notamment « ActeActivitePhase_Phase_2 », qui regroupe des actes en phase
        2. Ce groupe inclut des procédures telles que HAMA00712 (reconstruction
        du philtrum par lambeau hétérolabial pour séquelle de fente orofaciale,
        1° activité chir/med, phase 2 : section du pédicule), HAMA00742 (même
        acte, mais sous anesthésie, phase 2), MJMA01412 (reconstruction d'un
        tendon de la main par transplant pédiculé en deux temps, phase 2 :
        transplant pédiculé), ainsi que MJMA01442 (même acte sous anesthésie,
        phase 2). HAMA00742 apparaît également comme une alternative
        chirurgicale dans ce contexte. Enfin, l'acte HKPA00712, correspondant à
        la mise à plat d'un abcès ou d'une fistule haute de l'anus
        (transsphinctérien supérieur ou trajet complexe multiramifié) avec
        drainage par anse souple, en phase 2 (séance de traction progressive sur
        l'anse souple), est également apparenté à cette filiation procédurale.
        Au total, cette exploration a permis d'identifier 20 codes CCAM reliés
        directement ou indirectement à HBMD01410, illustrant la structure
        hiérarchique et catégorielle de la classification.
      - N50 Autres affections des organes génitaux de l'homme
  - source_sentence: N92 Ménorragie, polyménorrhée et métrorragie
    sentences:
      - N95.0 Saignements postménopausiques
      - Ménorragie, polyménorrhée et métrorragie
      - >-
        La classification ATC de la substance désocortisone (H02AA03) s'inscrit
        dans une hiérarchie pharmacologique bien définie. Ce dérivé stéroïdien
        appartient au sous-groupe chimique H02AA, qui regroupe les
        minéralocorticoïdes, une classe d'hormones corticosurrénales agissant
        principalement sur l'équilibre hydro-électrolytique. Au sein de ce
        sous-groupe, la désocortisone (H02AA03) est associée à d'autres
        substances comme la fludrocortisone (H02AA02) et l'aldostérone
        (H02AA01), cette dernière étant considérée comme une alternative
        thérapeutique pertinente. L'aldostérone, hormone naturelle, partage avec
        la désocortisone le même mécanisme d'action centré sur la réabsorption
        rénale du sodium et l'excrétion du potassium.


        Le sous-groupe H02AA fait partie du groupe pharmacologique H02A,
        intitulé « Corticostéroïdes à usage systémique, simples », qui inclut
        les corticoïdes administrés par voie systémique sans association à
        d'autres principes actifs. Ce groupe H02A s'inscrit lui-même dans la
        classe thérapeutique H02, « Corticostéroïdes à usage systémique », qui
        englobe non seulement les minéralocorticoïdes mais aussi d'autres
        sous-groupes comme les antiadrénaux (H02C). La classe H02 est complétée
        par le groupe H02B, qui regroupe les associations de corticostéroïdes à
        usage systémique, soulignant ainsi la distinction entre traitements
        monosubstances et combinaisons.


        La classe H02 appartient au grand groupe anatomique H, « Préparations
        hormonales systémiques, hormones sexuelles et insulines exclues », qui
        regroupe diverses hormones agissant de manière systémique. Ce groupe H
        est l'un des principaux axes de la classification ATC, aux côtés
        d'autres grands systèmes comme le système nerveux (groupe N). Par
        ailleurs, des liens thérapeutiques peuvent être établis avec d'autres
        classes hormonales telles que les hormones hypophysaires et
        hypothalamiques (H01), les hormones pancréatiques (H04) ou encore les
        agents intervenant dans l'homéostasie calcique (H05). Au sein du groupe
        H04, on retrouve notamment les hormones glycogénolytiques (H04A), comme
        le glucagon, regroupées dans le sous-groupe chimique H04AA. Cette
        exploration met en lumière les relations structurales et fonctionnelles
        entre les différentes entités de la classification ATC, depuis la
        substance spécifique jusqu'aux grandes catégories thérapeutiques et
        anatomiques.
  - source_sentence: S36.8 Lésion traumatique d'autres organes intraabdominaux
    sentences:
      - C08CA Dihydropyridine derivatives
      - vaccins de l'entérovirus 71
      - |
        Péritoine
        Rétropéritoine
  - source_sentence: CAMA001 Reconstruction totale de l'auricule en un temps
    sentences:
      - reconstr. tot. auricule 1temps
      - >-
        GELE001 Intubation trachéale par fibroscopie ou dispositif laryngé
        particulier, au cours d'une anesthésie générale
      - autres hormones de l'antéhypophyse et analogues
  - source_sentence: GALD0011
    sentences:
      - Reconstruction de l'urètre postérieur après mise à plat
      - JDHE002 Biopsie de la vessie à la pince, par endoscopie
      - >-
        Pose unilatérale ou bilatérale de prothèse de calibrage de la cavité
        nasale - 1° activité chir/med
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers

SentenceTransformer

This is a sentence-transformers model trained on the pairs and triplets datasets. 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
• Maximum Sequence Length: 8192 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Datasets:
  • pairs
  • triplets

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': 8192, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'ModernBertModel'})
  (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})
  (2): Normalize()
)

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 = [
    'GALD0011',
    'Pose unilatérale ou bilatérale de prothèse de calibrage de la cavité nasale - 1° activité chir/med',
    'JDHE002 Biopsie de la vessie à la pince, par endoscopie',
]
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, 0.7786, 0.1076],
#         [0.7786, 1.0000, 0.0230],
#         [0.1076, 0.0230, 1.0000]])

Training Details

Training Datasets

pairs

• Dataset: pairs
• Size: 595,409 training samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 19.65 tokens max: 87 tokens	min: 3 tokens mean: 43.31 tokens max: 720 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  LEPA0024 Ostéotomie antérieure ou discectomie totale pour déformation rigide de la colonne vertébrale avec arthrodèse, sans correction instrumentale, sur 1 à 3 vertèbres, par thoracotomie - anesthésie	LEPA002 Ostéotomie antérieure ou discectomie totale pour déformation rigide de la colonne vertébrale avec arthrodèse, sans correction instrumentale, sur 1 à 3 vertèbres, par thoracotomie
  Z11.8 Examen spécial de dépistage d'autres maladies infectieuses et parasitaires	Maladies à Rickettsia
  FBFA003 Exérèse du thymus vestigial, par thoracotomie	YYYY041 Supplément pour récupération peropératoire de sang

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

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

triplets

• Dataset: triplets
• Size: 172,399 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	string	string	string
  details	min: 6 tokens mean: 24.74 tokens max: 73 tokens	min: 4 tokens mean: 618.25 tokens max: 1599 tokens	min: 8 tokens mean: 613.92 tokens max: 1630 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  Z23.5 Nécessité d'une vaccination contre le tétanos seul	Le code Z23.5, qui désigne la nécessité d'une vaccination contre le tétanos seul, s'inscrit dans le cadre plus large du groupe nosologique Z23, « Nécessité d'une vaccination contre une seule maladie bactérienne ». Ce groupe inclut plusieurs codes spécifiques selon l'agent infectieux ciblé, permettant une distinction fine entre les différents besoins vaccinaux. Ainsi, Z23.5 doit être différencié de Z23.0 (nécessité d'une vaccination contre le choléra seul), Z23.1 (nécessité d'une vaccination contre la typhoïde-paratyphoïde seule [TAB]), Z23.2 (nécessité d'une vaccination contre la tuberculose [BCG]), Z23.3 (nécessité d'une vaccination contre la peste), Z23.4 (nécessité d'une vaccination contre la tularémie), Z23.6 (nécessité d'une vaccination contre la diphtérie seule), Z23.7 (nécessité d'une vaccination contre la coqueluche seule) et Z23.8 (nécessité d'une vaccination contre d'autres maladies bactériennes uniques). Chacun de ces codes correspond à une indication vaccinale spécifique et...	Le code Z23.1, qui désigne la nécessité d'une vaccination contre la typhoïde-paratyphoïde seule (vaccination TAB), s'inscrit dans le cadre des actes préventifs liés à une immunisation spécifique contre une maladie bactérienne unique. Ce code appartient à la catégorie plus large Z23, « Nécessité d'une vaccination contre une seule maladie bactérienne », qui regroupe l'ensemble des situations où une vaccination ciblant une bactérie spécifique est indiquée. Pour distinguer Z23.1 des autres codes proches, il est essentiel de considérer l'agent infectieux visé par la vaccination. Parmi les codes du même groupe nosologique, Z23.6 correspond à la nécessité d'une vaccination contre la diphtérie seule, tandis que Z23.7 concerne la coqueluche, Z23.5 le tétanos, Z23.0 le choléra, Z23.2 la tuberculose (BCG), Z23.3 la peste, Z23.4 la tularémie, et Z23.8 regroupe les autres maladies bactériennes uniques non spécifiées ailleurs. Tous ces codes sont mutuellement exclusifs selon le germe ciblé, et leur...
  H74.3 Autres anomalies acquises des osselets	Le code H74.3 désigne les anomalies acquises des osselets, notamment l’ankylose des osselets et la perte partielle des osselets. Ce diagnostic doit être distingué d’autres affections de l’oreille moyenne appartenant au même groupe nosologique ou à des catégories voisines. Ainsi, la tympanosclérose (H74.0), caractérisée par une calcification de la membrane tympanique ou des structures de l’oreille moyenne, peut présenter des similitudes cliniques mais se distingue par sa physiopathologie et ses lésions histologiques spécifiques. Une autre entité proche est le polype de l’oreille moyenne (H74.4), souvent associé à une inflammation chronique et une prolifération granulationnelle, qui doit être différencié sur la base de l’aspect endoscopique et histologique. La dissociation ou la dislocation des osselets (H74.2) représente une atteinte mécanique ou traumatique des chaînes ossiculaires, identifiable par imagerie ou exploration fonctionnelle, contrairement à l’ankylose incluse dans H74.3. U...	Le code H74.4 désigne un polype de l'oreille moyenne, une affection acquise caractérisée par la formation d'une excroissance muqueuse bénigne dans la cavité tympanique, souvent secondaire à une inflammation chronique. Ce diagnostic doit être distingué de plusieurs autres affections de l'oreille moyenne classées dans le même chapitre (H74), qui regroupe les anomalies acquises de cette région. Un diagnostic différentiel proche est H74.2, correspondant à une dissociation ou une dislocation des osselets, souvent post-traumatique ou liée à une otite chronique destructive. Il faut également évoquer H74.0 (tympanosclérose), caractérisée par des dépôts de collagène hyalin dans la membrane tympanique ou la muqueuse de l'oreille moyenne, pouvant entraîner une rigidité de la chaîne ossiculaire. L’ankylose ou la perte partielle des osselets, regroupées sous le code H74.3 (autres anomalies acquises des osselets), constituent d'autres causes mécaniques de surdité de transmission à différencier du p...
  M79.96 Affection des tissus mous, sans précision - " Jambe "	Le code CIM-10 M79.96 désigne une affection des tissus mous, non précisée, localisée à la jambe. Ce code inclut également les atteintes du péroné, du tibia et de l’articulation du genou, bien qu’il ne spécifie pas la nature exacte de la lésion. Il s’inscrit dans la catégorie plus large M79.9, qui regroupe toutes les affections des tissus mous sans précision, avec une localisation ostéoarticulaire. Cette catégorie exclut expressément la douleur psychogène des tissus mous, codée F45.4. Les subdivisions de localisation (de 0 à 9) permettent d’indiquer le siège anatomique de l’atteinte, notamment la jambe (code 6), et facilitent une codification plus précise dans le cadre du chapitre XIII du CIM-10 relatif aux affections du système ostéoarticulaire et du tissu conjonctif. Le code M79.97 correspond à la fibromyalgie, une entité clinique fréquemment associée aux douleurs diffuses ou localisées des tissus mous, également susceptible d’affecter la jambe. Bien que distincte dans sa physiopatho...	Le code CIM-10 M79.92 désigne une affection des tissus mous, sans précision, localisée au bras. Ce code couvre notamment les atteintes concernant l'humérus et l'articulation du coude, et peut être utilisé de manière synonyme dans ces localisations. Pour distinguer M79.92 des autres entités diagnostiques proches, une attention particulière doit être portée à la localisation anatomique précise de la symptomatologie. En effet, M79.92 doit être différencié de M79.93, qui concerne les affections des tissus mous de l'avant-bras, incluant le radius, le cubitus et l'articulation du poignet. De même, M79.91 correspond à une atteinte de la région scapulaire, englobant la clavicule, l'omoplate, ainsi que les articulations acromioclaviculaire, scapulohumérale et sternoclaviculaire, ce qui permet d'exclure une localisation plus distale comme le bras proprement dit. Parmi les autres codes de la même catégorie, M79.95 concerne la région pelvienne et la cuisse (bassin, fémur, fesses, articulation de...

• Loss: TripletLoss with these parameters:

  {
      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE",
      "triplet_margin": 0.5
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 4
• gradient_accumulation_steps: 16
• learning_rate: 2e-05
• weight_decay: 0.01
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• dataloader_num_workers: 4
• ddp_find_unused_parameters: False

All Hyperparameters

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• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 4
• per_device_eval_batch_size: 8
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 16
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 2e-05
• weight_decay: 0.01
• 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: None
• 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
• 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: True
• dataloader_num_workers: 4
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• parallelism_config: None
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch_fused
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• project: huggingface
• trackio_space_id: trackio
• ddp_find_unused_parameters: False
• 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: no
• 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: True
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss
0.0167	100	0.9901
0.0333	200	0.698
0.0500	300	0.411
0.0667	400	0.2986
0.0834	500	0.2381
0.1000	600	0.1955
0.1167	700	0.1746
0.1334	800	0.15
0.1500	900	0.1356
0.1667	1000	0.1214
0.1834	1100	0.1179
0.2001	1200	0.1044
0.2167	1300	0.0846
0.2334	1400	0.0852
0.2501	1500	0.0736
0.2667	1600	0.068
0.2834	1700	0.0618
0.3001	1800	0.0571
0.3167	1900	0.0486
0.3334	2000	0.0551
0.3501	2100	0.0457
0.3668	2200	0.0493
0.3834	2300	0.0395
0.4001	2400	0.0421
0.4168	2500	0.0352
0.4334	2600	0.0352
0.4501	2700	0.0365
0.4668	2800	0.0352
0.4835	2900	0.0327
0.5001	3000	0.0313
0.5168	3100	0.0354
0.5335	3200	0.0298
0.5501	3300	0.0306
0.5668	3400	0.0338
0.5835	3500	0.0293
0.6002	3600	0.0269
0.6168	3700	0.0278
0.6335	3800	0.0277
0.6502	3900	0.0265
0.6668	4000	0.0302
0.6835	4100	0.0284
0.7002	4200	0.0246
0.7169	4300	0.0243
0.7335	4400	0.0267
0.7502	4500	0.0277
0.7669	4600	0.0236
0.7835	4700	0.0261
0.8002	4800	0.0252
0.8169	4900	0.025
0.8336	5000	0.0221
0.8502	5100	0.0261
0.8669	5200	0.0229
0.8836	5300	0.023
0.9002	5400	0.0211
0.9169	5500	0.0222
0.9336	5600	0.0221
0.9502	5700	0.024
0.9669	5800	0.0239
0.9836	5900	0.0208
1.0002	6000	0.0235
1.0168	6100	0.0213
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
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MultipleNegativesRankingLoss

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TripletLoss

@misc{hermans2017defense,
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