Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
Paper
•
1908.10084
•
Published
•
12
This is a Cross Encoder model finetuned from aubmindlab/bert-base-arabertv02 using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.
First install the Sentence Transformers library:
pip install -U sentence-transformers
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import CrossEncoder
# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("yoriis/checkpoint")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
['كم عاماً حكم السلطان سليمان القانوني الدولة العثمانية؟', 'شبه جزيرة تامان () هي شبه جزيرة تقع في روسيا في إقليم كراسنودار كراي.'],
['من هو عمر الخيام؟', 'الرَّاغِب الأَصْفَهَاني (توفي 502 هـ / 1108 م) هو أديب وعالم، أصله من أصفهان، وعاش ببغداد. ألف عدة كتب في التفسير والأدب والبلاغة.[1]'],
['ما هى طريقة توزيع الذيل ؟', 'في الإحصاء والأعمال التجارية ، يمثل الذيل الطويل لبعض توزيعات الأرقام جزءًا من التوزيع بعدد كبير من التواجدات بعيدًا عن "الرأس" أو الجزء المركزي من التوزيع. يمكن أن يتضمن التوزيع شعبية ، وأعدادًا عشوائية لوقائع أحداث ذات احتمالات مختلفة ، إلخ. غالباً ما يستخدم المصطلح بشكل فضفاض ، بدون تعريف أو تعريف تعسفي ، لكن التعاريف الدقيقة ممكنة.'],
['أين كانت تقام بطولة كأس العالم المصغرة للأندية؟', 'أُقيم كأس العالم للأندية لأول مرة في 2000 ولم تقم بين 2001 و2004 بسبب انهيار شريكة الفيفا التسويقية. تُقام البطولة كل سنة منذ 2005. استضاف البطولةَ البرازيل واليابان والإمارات والمغرب.'],
['كم مدينة تحتوي رومانيا؟', 'ولاية ميلة تقع بالشمال الشرقي الجزائري تحدها شرقا ولاية قسنطينة وغربا ولاية سطيف وولاية جيجل وجنوبا ولاية أم البواقي وولاية باتنة وشمالا ولاية جيجل وولاية سكيكدة تبلغ مساحتها 3,407\xa0كم² بتعداد سكاني قدّر(سنة 2008) بـ: 766,886 نسمة...أما الكثافة السكانية فبلغت 225 نسمة/كم² في نفس السنة.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)
# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
'كم عاماً حكم السلطان سليمان القانوني الدولة العثمانية؟',
[
'شبه جزيرة تامان () هي شبه جزيرة تقع في روسيا في إقليم كراسنودار كراي.',
'الرَّاغِب الأَصْفَهَاني (توفي 502 هـ / 1108 م) هو أديب وعالم، أصله من أصفهان، وعاش ببغداد. ألف عدة كتب في التفسير والأدب والبلاغة.[1]',
'في الإحصاء والأعمال التجارية ، يمثل الذيل الطويل لبعض توزيعات الأرقام جزءًا من التوزيع بعدد كبير من التواجدات بعيدًا عن "الرأس" أو الجزء المركزي من التوزيع. يمكن أن يتضمن التوزيع شعبية ، وأعدادًا عشوائية لوقائع أحداث ذات احتمالات مختلفة ، إلخ. غالباً ما يستخدم المصطلح بشكل فضفاض ، بدون تعريف أو تعريف تعسفي ، لكن التعاريف الدقيقة ممكنة.',
'أُقيم كأس العالم للأندية لأول مرة في 2000 ولم تقم بين 2001 و2004 بسبب انهيار شريكة الفيفا التسويقية. تُقام البطولة كل سنة منذ 2005. استضاف البطولةَ البرازيل واليابان والإمارات والمغرب.',
'ولاية ميلة تقع بالشمال الشرقي الجزائري تحدها شرقا ولاية قسنطينة وغربا ولاية سطيف وولاية جيجل وجنوبا ولاية أم البواقي وولاية باتنة وشمالا ولاية جيجل وولاية سكيكدة تبلغ مساحتها 3,407\xa0كم² بتعداد سكاني قدّر(سنة 2008) بـ: 766,886 نسمة...أما الكثافة السكانية فبلغت 225 نسمة/كم² في نفس السنة.',
]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
evalCrossEncoderClassificationEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| accuracy | 0.9953 |
| accuracy_threshold | 0.9396 |
| f1 | 0.993 |
| f1_threshold | 0.9252 |
| precision | 0.9949 |
| recall | 0.9911 |
| average_precision | 0.9991 |
sentence_0, sentence_1, and label| sentence_0 | sentence_1 | label | |
|---|---|---|---|
| type | string | string | float |
| details |
|
|
|
| sentence_0 | sentence_1 | label |
|---|---|---|
كم عاماً حكم السلطان سليمان القانوني الدولة العثمانية؟ |
شبه جزيرة تامان () هي شبه جزيرة تقع في روسيا في إقليم كراسنودار كراي. |
0.0 |
من هو عمر الخيام؟ |
الرَّاغِب الأَصْفَهَاني (توفي 502 هـ / 1108 م) هو أديب وعالم، أصله من أصفهان، وعاش ببغداد. ألف عدة كتب في التفسير والأدب والبلاغة.[1] |
0.0 |
ما هى طريقة توزيع الذيل ؟ |
في الإحصاء والأعمال التجارية ، يمثل الذيل الطويل لبعض توزيعات الأرقام جزءًا من التوزيع بعدد كبير من التواجدات بعيدًا عن "الرأس" أو الجزء المركزي من التوزيع. يمكن أن يتضمن التوزيع شعبية ، وأعدادًا عشوائية لوقائع أحداث ذات احتمالات مختلفة ، إلخ. غالباً ما يستخدم المصطلح بشكل فضفاض ، بدون تعريف أو تعريف تعسفي ، لكن التعاريف الدقيقة ممكنة. |
1.0 |
BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:{
"activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
"pos_weight": null
}
eval_strategy: stepsper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 16num_train_epochs: 4fp16: Trueoverwrite_output_dir: Falsedo_predict: Falseeval_strategy: stepsprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 16per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 1eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 5e-05weight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1num_train_epochs: 4max_steps: -1lr_scheduler_type: linearlr_scheduler_kwargs: {}warmup_ratio: 0.0warmup_steps: 0log_level: passivelog_level_replica: warninglog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Truesave_safetensors: Truesave_on_each_node: Falsesave_only_model: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falseno_cuda: Falseuse_cpu: Falseuse_mps_device: Falseseed: 42data_seed: Nonejit_mode_eval: Falseuse_ipex: Falsebf16: Falsefp16: Truefp16_opt_level: O1half_precision_backend: autobf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonelocal_rank: 0ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 0dataloader_prefetch_factor: Nonepast_index: -1disable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Falseignore_data_skip: Falsefsdp: []fsdp_min_num_params: 0fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Noneaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed: Nonelabel_smoothing_factor: 0.0optim: adamw_torchoptim_args: Noneadafactor: Falsegroup_by_length: Falselength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falsedataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falseskip_memory_metrics: Trueuse_legacy_prediction_loop: Falsepush_to_hub: Falseresume_from_checkpoint: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_private_repo: Nonehub_always_push: Falsehub_revision: Nonegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_inputs_for_metrics: Falseinclude_for_metrics: []eval_do_concat_batches: Truefp16_backend: autopush_to_hub_model_id: Nonepush_to_hub_organization: Nonemp_parameters: auto_find_batch_size: Falsefull_determinism: Falsetorchdynamo: Noneray_scope: lastddp_timeout: 1800torch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Noneinclude_tokens_per_second: Falseinclude_num_input_tokens_seen: Falseneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falseeval_on_start: Falseuse_liger_kernel: Falseliger_kernel_config: Noneeval_use_gather_object: Falseaverage_tokens_across_devices: Falseprompts: Nonebatch_sampler: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler: proportional| Epoch | Step | Training Loss | eval_average_precision |
|---|---|---|---|
| 0.1884 | 500 | 0.3474 | 0.9981 |
| 0.3768 | 1000 | 0.1324 | 0.9988 |
| 0.5652 | 1500 | 0.0712 | 0.9984 |
| 0.7536 | 2000 | 0.058 | 0.9981 |
| 0.9420 | 2500 | 0.0466 | 0.9989 |
| 1.0 | 2654 | - | 0.9988 |
| 1.1304 | 3000 | 0.0426 | 0.9989 |
| 1.3188 | 3500 | 0.0357 | 0.9989 |
| 1.5072 | 4000 | 0.0362 | 0.9988 |
| 1.6956 | 4500 | 0.0314 | 0.9992 |
| 1.8839 | 5000 | 0.0273 | 0.9990 |
| 2.0 | 5308 | - | 0.9991 |
| 2.0723 | 5500 | 0.0302 | 0.9991 |
| 2.2607 | 6000 | 0.0265 | 0.9990 |
| 2.4491 | 6500 | 0.0262 | 0.9991 |
| 2.6375 | 7000 | 0.0249 | 0.9991 |
| 2.8259 | 7500 | 0.0284 | 0.9991 |
| 3.0 | 7962 | - | 0.9991 |
| 3.0143 | 8000 | 0.0252 | 0.9991 |
| 3.2027 | 8500 | 0.023 | 0.9991 |
| 3.3911 | 9000 | 0.022 | 0.9991 |
| 3.5795 | 9500 | 0.0244 | 0.9991 |
| 3.7679 | 10000 | 0.0219 | 0.9991 |
| 3.9563 | 10500 | 0.021 | 0.9991 |
| 4.0 | 10616 | - | 0.9991 |
@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",
}
Base model
aubmindlab/bert-base-arabertv02