---
tags:
- sentence-transformers
- cross-encoder
- generated_from_trainer
- dataset_size:12128
- loss:BinaryCrossEntropyLoss
- dataset_size:8623
pipeline_tag: text-ranking
library_name: sentence-transformers
metrics:
- accuracy
- accuracy_threshold
- f1
- f1_threshold
- precision
- recall
- average_precision
model-index:
- name: CrossEncoder
  results:
  - task:
      type: cross-encoder-classification
      name: Cross Encoder Classification
    dataset:
      name: eval
      type: eval
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.9324925816023739
      name: Accuracy
    - type: accuracy_threshold
      value: 0.6693204641342163
      name: Accuracy Threshold
    - type: f1
      value: 0.8605341246290801
      name: F1
    - type: f1_threshold
      value: 0.2968624234199524
      name: F1 Threshold
    - type: precision
      value: 0.8605341246290801
      name: Precision
    - type: recall
      value: 0.8605341246290801
      name: Recall
    - type: average_precision
      value: 0.9303687492497892
      name: Average Precision
    - type: accuracy
      value: 0.8686131386861314
      name: Accuracy
    - type: accuracy_threshold
      value: 0.39198797941207886
      name: Accuracy Threshold
    - type: f1
      value: 0.43749999999999994
      name: F1
    - type: f1_threshold
      value: 0.21531713008880615
      name: F1 Threshold
    - type: precision
      value: 0.4921875
      name: Precision
    - type: recall
      value: 0.39375
      name: Recall
    - type: average_precision
      value: 0.5102693783208533
      name: Average Precision
---

# CrossEncoder

This is a [Cross Encoder](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) model trained 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:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 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("yoriis/ce-final")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['ما الدعاء الوارد عند الدخول والخروج من المسجد؟', 'حديث عَنْ عُمَرَ بْنِ الخَطَّابِ رضي الله عنه، قَالَ: قَالَ رَسُولُ الله ﷺ: «مَا مِنْكُمْ مِنْ أَحَدٍ يَتَوَضَّأُ فَيُبْلِغُ - أَوْ فَيُسْبِغُ - الوَضُوءَ ثُمَّ يَقُولُ: أَشْهَدُ أَنْ لَا إِلَهَ إِلَّا الله وَأَنَّ مُحَمَّدًا عَبْدُ الله وَرَسُولُهُ إِلَّا فُتِحَتْ لَهُ أَبْوَابُ الجَنَّةِ الثَّمَانِيَةُ يَدْخُلُ مِنْ أَيِّهَا شَاءَ». رواه مسلم (234).'],
    ['ما حكم من لم يقرأ بفاتحة الكتاب ؟', 'حديث أبي أمامة رضي الله عنه قال: قال رسول الله ﷺ : (إن الله وملائكته يصلون على الصف الأول) قالوا: يا رسول الله وعلى الثاني؟ قال: (إن الله وملائكته يصلون على الصف الأول). قالوا: يا رسول الله وعلى الثاني؟ قال: (وعلى الثاني). أخرجه أحمد'],
    ['ما هي العلامة التي إذا ظهرت أغلق باب التوبة ؟', 'حديث ابْنِ عَبَّاسٍ رضي الله عنه قَالَ: «أُنْزِلَ عَلَى رَسُولِ الله ﷺ وَهُوَ ابْنُ أَرْبَعِينَ، فَمَكَثَ بِمَكَّةَ ثَلاَثَ عَشْرَةَ سَنَةً، ثُمَّ أُمِرَ بِالهِجْرَةِ فَهَاجَرَ إِلَى المَدِينَةِ، فَمَكَثَ بِهَا عَشْرَ سِنِينَ، ثُمَّ تُوُفِّيَ ﷺ ». رواه البخاري (3851)، ومسلم (2351).'],
    ['أين تصلى الفرائض ؟', 'حديث أَبِي هُرَيْرَةَ رضي الله عنه، أَنَّ النَّبِيَّ ﷺ قَالَ: «خَيْرُ يَوْمٍ طَلَعَتْ عَلَيْهِ الشَّمْسُ يَوْمُ الجُمُعَةِ، فِيهِ خُلِقَ آدَمُ، وَفِيهِ أُدْخِلَ الجَنَّةَ، وَفِيهِ أُخْرِجَ مِنْهَا». رواه مسلم (854).'],
    ['اذكر كيفية التيمم ؟', 'عن النبي ﷺ قال: (إن أول ما يحاسب عليه العبد يوم القيامة من عمله صلاته، فإن صلحت فقد أفلح ونجح، وإن فسدت فقد خاب وخسر، فإن انتقص من فريضته شيء قال الربّ عز وجل: انظروا هل لعبدي من تطوع فيكمل بها ما انتقص من الفريضة، ثم يكون سائر عمله على ذلك).     سنن ابن ماجه والترمذي'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'ما الدعاء الوارد عند الدخول والخروج من المسجد؟',
    [
        'حديث عَنْ عُمَرَ بْنِ الخَطَّابِ رضي الله عنه، قَالَ: قَالَ رَسُولُ الله ﷺ: «مَا مِنْكُمْ مِنْ أَحَدٍ يَتَوَضَّأُ فَيُبْلِغُ - أَوْ فَيُسْبِغُ - الوَضُوءَ ثُمَّ يَقُولُ: أَشْهَدُ أَنْ لَا إِلَهَ إِلَّا الله وَأَنَّ مُحَمَّدًا عَبْدُ الله وَرَسُولُهُ إِلَّا فُتِحَتْ لَهُ أَبْوَابُ الجَنَّةِ الثَّمَانِيَةُ يَدْخُلُ مِنْ أَيِّهَا شَاءَ». رواه مسلم (234).',
        'حديث أبي أمامة رضي الله عنه قال: قال رسول الله ﷺ : (إن الله وملائكته يصلون على الصف الأول) قالوا: يا رسول الله وعلى الثاني؟ قال: (إن الله وملائكته يصلون على الصف الأول). قالوا: يا رسول الله وعلى الثاني؟ قال: (وعلى الثاني). أخرجه أحمد',
        'حديث ابْنِ عَبَّاسٍ رضي الله عنه قَالَ: «أُنْزِلَ عَلَى رَسُولِ الله ﷺ وَهُوَ ابْنُ أَرْبَعِينَ، فَمَكَثَ بِمَكَّةَ ثَلاَثَ عَشْرَةَ سَنَةً، ثُمَّ أُمِرَ بِالهِجْرَةِ فَهَاجَرَ إِلَى المَدِينَةِ، فَمَكَثَ بِهَا عَشْرَ سِنِينَ، ثُمَّ تُوُفِّيَ ﷺ ». رواه البخاري (3851)، ومسلم (2351).',
        'حديث أَبِي هُرَيْرَةَ رضي الله عنه، أَنَّ النَّبِيَّ ﷺ قَالَ: «خَيْرُ يَوْمٍ طَلَعَتْ عَلَيْهِ الشَّمْسُ يَوْمُ الجُمُعَةِ، فِيهِ خُلِقَ آدَمُ، وَفِيهِ أُدْخِلَ الجَنَّةَ، وَفِيهِ أُخْرِجَ مِنْهَا». رواه مسلم (854).',
        'عن النبي ﷺ قال: (إن أول ما يحاسب عليه العبد يوم القيامة من عمله صلاته، فإن صلحت فقد أفلح ونجح، وإن فسدت فقد خاب وخسر، فإن انتقص من فريضته شيء قال الربّ عز وجل: انظروا هل لعبدي من تطوع فيكمل بها ما انتقص من الفريضة، ثم يكون سائر عمله على ذلك).     سنن ابن ماجه والترمذي',
    ]
)
# [{'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 Classification

* Dataset: `eval`
* Evaluated with [<code>CrossEncoderClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/evaluation.html#sentence_transformers.cross_encoder.evaluation.CrossEncoderClassificationEvaluator)

| Metric                | Value      |
|:----------------------|:-----------|
| accuracy              | 0.9325     |
| accuracy_threshold    | 0.6693     |
| f1                    | 0.8605     |
| f1_threshold          | 0.2969     |
| precision             | 0.8605     |
| recall                | 0.8605     |
| **average_precision** | **0.9304** |

#### Cross Encoder Classification

* Dataset: `eval`
* Evaluated with [<code>CrossEncoderClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/evaluation.html#sentence_transformers.cross_encoder.evaluation.CrossEncoderClassificationEvaluator)

| Metric                | Value      |
|:----------------------|:-----------|
| accuracy              | 0.8686     |
| accuracy_threshold    | 0.392      |
| f1                    | 0.4375     |
| f1_threshold          | 0.2153     |
| precision             | 0.4922     |
| recall                | 0.3937     |
| **average_precision** | **0.5103** |

<!--
## 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: 8,623 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence_0                                                                                     | sentence_1                                                                                         | label                                                          |
  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                                         | string                                                                                             | float                                                          |
  | details | <ul><li>min: 9 characters</li><li>mean: 34.89 characters</li><li>max: 113 characters</li></ul> | <ul><li>min: 39 characters</li><li>mean: 276.97 characters</li><li>max: 12335 characters</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.16</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                  | sentence_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label            |
  |:------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
  | <code>ما الدعاء الوارد عند الدخول والخروج من المسجد؟</code> | <code>حديث عَنْ عُمَرَ بْنِ الخَطَّابِ رضي الله عنه، قَالَ: قَالَ رَسُولُ الله ﷺ: «مَا مِنْكُمْ مِنْ أَحَدٍ يَتَوَضَّأُ فَيُبْلِغُ - أَوْ فَيُسْبِغُ - الوَضُوءَ ثُمَّ يَقُولُ: أَشْهَدُ أَنْ لَا إِلَهَ إِلَّا الله وَأَنَّ مُحَمَّدًا عَبْدُ الله وَرَسُولُهُ إِلَّا فُتِحَتْ لَهُ أَبْوَابُ الجَنَّةِ الثَّمَانِيَةُ يَدْخُلُ مِنْ أَيِّهَا شَاءَ». رواه مسلم (234).</code> | <code>0.0</code> |
  | <code>ما حكم من لم يقرأ بفاتحة الكتاب ؟</code>              | <code>حديث أبي أمامة رضي الله عنه قال: قال رسول الله ﷺ : (إن الله وملائكته يصلون على الصف الأول) قالوا: يا رسول الله وعلى الثاني؟ قال: (إن الله وملائكته يصلون على الصف الأول). قالوا: يا رسول الله وعلى الثاني؟ قال: (وعلى الثاني). أخرجه أحمد</code>                                                                                                                         | <code>0.0</code> |
  | <code>ما هي العلامة التي إذا ظهرت أغلق باب التوبة ؟</code>  | <code>حديث ابْنِ عَبَّاسٍ رضي الله عنه قَالَ: «أُنْزِلَ عَلَى رَسُولِ الله ﷺ وَهُوَ ابْنُ أَرْبَعِينَ، فَمَكَثَ بِمَكَّةَ ثَلاَثَ عَشْرَةَ سَنَةً، ثُمَّ أُمِرَ بِالهِجْرَةِ فَهَاجَرَ إِلَى المَدِينَةِ، فَمَكَثَ بِهَا عَشْرَ سِنِينَ، ثُمَّ تُوُفِّيَ ﷺ ». رواه البخاري (3851)، ومسلم (2351).</code>                                                                        | <code>0.0</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

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `num_train_epochs`: 4
- `fp16`: True

#### 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`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `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`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 4
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: True
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `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`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss | eval_average_precision |
|:------:|:----:|:-------------:|:----------------------:|
| 0.6596 | 500  | 0.5096        | 0.9076                 |
| 1.0    | 758  | -             | 0.9161                 |
| 1.3193 | 1000 | 0.2928        | 0.9223                 |
| 1.9789 | 1500 | 0.265         | 0.9267                 |
| 2.0    | 1516 | -             | 0.9269                 |
| 2.6385 | 2000 | 0.2487        | 0.9287                 |
| 3.0    | 2274 | -             | 0.9293                 |
| 3.2982 | 2500 | 0.2356        | 0.9299                 |
| 3.9578 | 3000 | 0.2234        | 0.9304                 |
| 4.0    | 3032 | -             | 0.9304                 |
| 0.9276 | 500  | 0.4632        | 0.4976                 |
| 1.0    | 539  | -             | 0.4973                 |
| 1.8553 | 1000 | 0.3738        | 0.5022                 |
| 2.0    | 1078 | -             | 0.5055                 |
| 2.7829 | 1500 | 0.369         | 0.5081                 |
| 3.0    | 1617 | -             | 0.5094                 |
| 3.7106 | 2000 | 0.3657        | 0.5102                 |
| 4.0    | 2156 | -             | 0.5103                 |


### Framework Versions
- Python: 3.11.13
- Sentence Transformers: 4.1.0
- Transformers: 4.54.0
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.9.0
- Datasets: 4.0.0
- Tokenizers: 0.21.2

## 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.*
-->