Hugging Face's logo

TimeNtWait
/
e5-small-ru-products-qlora_v1

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Russian
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:32157
loss:DenoisingAutoEncoderLoss
Eval Results (legacy)
Model card Files
xet
 Community
TimeNtWait commited on
Commit
1374429
·
verified ·
1 Parent(s): fd5c481

Add new SentenceTransformer model

Browse files
Files changed (11) hide show
  1. .gitattributes +1 -0
  2. 1_Pooling/config.json +10 -0
  3. README.md +568 -0
  4. adapter_config.json +38 -0
  5. adapter_model.safetensors +3 -0
  6. config_sentence_transformers.json +14 -0
  7. modules.json +20 -0
  8. sentence_bert_config.json +4 -0
  9. special_tokens_map.json +51 -0
  10. tokenizer.json +3 -0
  11. tokenizer_config.json +66 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
  *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
36
+ tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 384,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false,
7
+ "pooling_mode_weightedmean_tokens": false,
8
+ "pooling_mode_lasttoken": false,
9
+ "include_prompt": true
10
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,568 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ tags:
3
+ - sentence-transformers
4
+ - sentence-similarity
5
+ - feature-extraction
6
+ - dense
7
+ - generated_from_trainer
8
+ - dataset_size:32157
9
+ - loss:DenoisingAutoEncoderLoss
10
+ widget:
11
+ - source_sentence: 'чехол для ноутбука/Для 2016-2019 MacBook Pro 15 дюймов A1707/A1990.
12
+ Бренд: Нет бренда, Вес товара, г: 300, Страна-изготовитель: Китай, Название цвета:
13
+ синий, Особенности: Противоударный, Рекомендовано для: Apple, Тип: Чехол для ноутбука,
14
+ Застежка: Защелка, Количество внешних карманов: 0, Максимальный размер ноутбука, дюймы:
15
+ 15, Цвет товара: синий, Материал: Резина'
16
+ sentences:
17
+ - 'чехол для ноутбука/Для 2016-2019 MacBook Pro 15 дюймов A1707/A1990. Бренд: Нет
18
+ бренда, Вес товара, г: 300, Страна-изготовитель: Китай, Название цвета: синий,
19
+ Особенности: Противоударный, Рекомендовано для: Apple, Тип: Чехол для ноутбука,
20
+ Застежка: Защелка, Количество внешних карманов: 0, Максимальный размер ноутбука, дюймы:
21
+ 15, Цвет товара: синий, Материал: Резина'
22
+ - 'DDA005 микросхема. Количество в упаковке, шт: 1, Вид активного компонента: Микросхемы,
23
+ Бренд: OEM, Вес товара, г: 0.2, Тип корпуса для электрокомпонентов: Стандартный,
24
+ Тип: Активные компоненты'
25
+ - 'Клавиатура Vbparts для Lenovo IdeaPad Z560 / Z565 / G570 / G770 003123. Партномер:
26
+ 837336, Бренд: TopON, Страна-изготовитель: Китай, Тип: Аккумулятор для ноутбука,
27
+ Гарантийный срок: 1 год, Цвет товара: белый, серый'
28
+ - source_sentence: 'Ремешок металлический GSMIN Elegy 22 для Huawei Watch GT 2 Pro
29
+ (Черно-серебристый). Цвет товара: серебристый, Размеры, мм: 22, Название цвета:
30
+ Черно-серебристый, Бренд: Gsmin, Страна-изготовитель: Китай, Материал браслета/ремешка:
31
+ Нержавеющая сталь'
32
+ sentences:
33
+ - 'Ремешок металлический GSMIN Elegy 22 для Huawei Watch GT 2 Pro (Черно-серебристый).
34
+ Цвет товара: серебристый, Размеры, мм: 22, Название цвета: Черно-серебристый,
35
+ Бренд: Gsmin, Страна-изготовитель: Китай, Материал браслета/ремешка: Нержавеющая
36
+ сталь'
37
+ - 'Пульт LG AKB74915330. Тип: Пульт ДУ, Цвет товара: черный, Бренд: Umi'
38
+ - 'Термопленка термотрансферные красящие ленты (риббоны) resin (смола) r/out 33мм*74м*1/2"-57.
39
+ Бренд: Нет бренда, Тип: Термопленка, Цвет товара: темно-серый'
40
+ - source_sentence: 'Картридж лазерный CACTUS (CS-TN2135) для BROTHER DCP-7030R/7045NR/MFC-7320R/7440NR,
41
+ ресурс 1500 стр.. Тип: Картридж, Совместимые модели принтеров: Brother DCP-7030,
42
+ Brother DCP-7030R, Brother DCP-7032, Brother DCP-7032R, Brother DCP-7045N, Brother
43
+ DCP-7045NR, Brother HL-2140, Brother HL-2140R, Brother HL-2142, Brother HL-2142R,
44
+ Brother HL-2150, Brother HL-2150N, Brother HL-2150NR, Brother HL-2170, Brother
45
+ HL-2170W, Brother HL-2170WR, Brother MFC-7320, Brother MFC-7320R, Brother MFC-7440N,
46
+ Brother MFC-7440NR, Brother MFC-7840W, Brother MFC-7840WR, Ресурс: 1500 страниц,
47
+ Страна-изготовитель: Китай, Оригинальность расходника: совместимый, Бренд: Cactus,
48
+ Вес товара, г: 800'
49
+ sentences:
50
+ - 'Светодиодная кольцевая лампа 26 см, пульт управления светом/держатель для телефона,
51
+ чёрная. Бренд: Нет бренда, Вес товара, г: 322, Диаметр, см: 26, Размеры, мм:
52
+ 265 х 270 х 40, Цвет товара: черный, Тип осветительного элемента: Светодиодный,
53
+ Страна-изготовитель: Китай, Комплектация: Светодиодная кольцевая лампа - 1 шт,
54
+ Тип: Кольцевая лампа'
55
+ - 'Картридж лазерн��й CACTUS (CS-TN2135) для BROTHER DCP-7030R/7045NR/MFC-7320R/7440NR,
56
+ ресурс 1500 стр.. Тип: Картридж, Совместимые модели принтеров: Brother DCP-7030,
57
+ Brother DCP-7030R, Brother DCP-7032, Brother DCP-7032R, Brother DCP-7045N, Brother
58
+ DCP-7045NR, Brother HL-2140, Brother HL-2140R, Brother HL-2142, Brother HL-2142R,
59
+ Brother HL-2150, Brother HL-2150N, Brother HL-2150NR, Brother HL-2170, Brother
60
+ HL-2170W, Brother HL-2170WR, Brother MFC-7320, Brother MFC-7320R, Brother MFC-7440N,
61
+ Brother MFC-7440NR, Brother MFC-7840W, Brother MFC-7840WR, Ресурс: 1500 страниц,
62
+ Страна-изготовитель: Китай, Оригинальность расходника: совместимый, Бренд: Cactus,
63
+ Вес товара, г: 800'
64
+ - 'Матрица / 1366X768 (HD) / TN, матовая, для HP Pavilion g6-2207sr . Бренд: CHIP,
65
+ Тип: Матрица для ноутбука, Рекомендовано для: HP, Диагональ экрана, дюймы: 15.6,
66
+ Тип подсветки: LED, Разрешение экрана: 1366x768, Покрытие экрана: Матовое, Гарантийный
67
+ срок: 3 месяца, Страна-изготовитель: Китай Гонконг'
68
+ - source_sentence: 'Картридж SAKURA 108R00909 для принтеров Xerox P3140,P3155,P3160
69
+ черный black. Тип: Картридж, Бренд: Sakura, Вес товара, г: 650'
70
+ sentences:
71
+ - 'Картридж SAKURA 108R00909 для принтеров Xerox P3140,P3155,P3160 черный black.
72
+ Тип: Картридж, Бренд: Sakura, Вес товара, г: 650'
73
+ - 'Клавиатура для ноутбука HP Envy 17-e178sr. Тип: Клавиатура для ноутбука, Гарантийный
74
+ срок: 2 месяца, Совместимость: HP Pavilion Envy 17-e, 17-e000, 17-e001er, 17-e001sr, 17-e002er, 17-e002sr, 17-e003er, 17-e004er, 17-e004sr, 17-e011sr, 17-e012er, 17-e012sr, 17-e013sr, 17-e014sr, 17-e015sr, 17-e016er, 17-e016sr, 17-e017sr, 17-e018sr, 17-e020dx, 17-e025er, 17-e025sr, 17-e026sr, 17-e026sr, 17-e030er, 17-e031er, 17-e033er, 17-e033sr, 17-e034sr, 17-e036sr, 17-e040sr, 17-e041sr, 17-e050er, 17-e050sr, 17-e051er, 17-e051sr, 17-e052er, 17-e052sr, 17-e053er, 17-e053sr, 17-e054er, 17-e054sr, 17-e060sr, 17-e061sr, 17-e062er, 17-e062sr, 17-e063er, 17-e063sr, 17-e064sr, 17-e065er, 17-e065sr, 17-e066sr, 17-e070er, 17-e070sr, 17-e071er, 17-e071sr, 17-e072er, 17-e072sr, 17-e073er, 17-e073sr, 17-e074er, 17-e074sr, 17-e075er, 17-e075sr, 17-e078sr, 17-e100, 17-e100er, 17-e100sr, 17-e102sr, 17-e103er, 17-e103sr, 17-e104er, 17-e104sr, 17-e105er, 17-e105sr, 17-e106er, 17-e106sr, 17-e107er, 17-e107sr, 17-e108sr, 17-e109sr, 17-e110er, 17-e110sr, 17-e111er, 17-e111sr, 17-e112sr, 17-e113sr, 17-e119wm, 17-e142er, 17-e142sr, 17-e150sr, 17-e151sr, 17-e153sr, 17-e157sr, 17-e158sr, 17-e159sr, 17-e161sr, 17-e162sr, 17-e164sr, 17-e165sr, 17-e166er, 17-e166sr, 17-e175er, 17-e175sr, 17-e178er, 17-e178sr, 17-e181sr, 17-e182sr, 17-e183sr, 17-e184sr, 17-e185sr,
75
+ 17-e, Бренд: Нет бренда, Рекомендовано для: HP'
76
+ - 'Клавиатура для ноутбука HP Pavilion DV6-3010er (665). Тип: Клавиатура для ноутбука,
77
+ Бренд: Нет бренда'
78
+ - source_sentence: ' Планшет Samsung SM-T500N, 32GB, темно-серый. Технология матрицы:
79
+ TFT, Страна-изготовитель: Китай, Число SIM-карт: 1, Разъемы: USB Type-C, Разрешение
80
+ экрана: 2000x1200, Форм-фактор SIM: Nano-SIM, Цвет товара: темно-серый, Встроенная
81
+ память, ГБ: 32, Оперативная память: 3 ГБ, Навигация: GPS, Модуль связи Bluetooth:
82
+ 5.0, Бренд: Samsung, Тип карты памяти: microSD, Бренд процессора: Samsung, Разрешение
83
+ основной камеры, Мпикс: 8, Гарантийный срок: 1 год, Процессор: Snapdragon 662
84
+ 8 ядер, 2.0 ГГц, Тип: Планшет, Беспроводные интерфейсы: Wi-Fi'
85
+ sentences:
86
+ - '2 ТБ Внутренний SSD диск SOmnAmbulist 2 ТБ (H650). Гарантийный срок: 3-летняя
87
+ гарантия, Тип флеш-памяти: 3D TLC NAND, Вид накопителя: Стационарный, Бренд: SOmnAmbulist,
88
+ Вес товара, г: 40, Ударопрочный корпус: Да, Назначение: Универсальный, Страна-изготовитель:
89
+ Китай, Размеры, мм: 100*70*7, Тип: Внутренний SSD диск, Цвет товара: фиолетовый,
90
+ Пропускная спосо��ность интерфейса: 6 Гбит/с, Ресурс SSD TBW: 500, Форм-фактор:
91
+ 2.5\, Комплектация: SSD, Скорость записи, Мб/с: 450, Макс. скорость случайной
92
+ записи блоки 4Кб, IOPS: 100, Тип жесткого диска: SSD, Скорость чтения, Мб/с:
93
+ 550, Объем: 2 ТБ, Материал корпуса: Пластик, Интерфейс SSD: SATA3 6.0 Гбит/с,
94
+ Расположение жесткого диска: Внутренний'
95
+ - '18 мм 20 мм 22 мм силиконовый ремешок для Samsung Galaxy GearS3 спортивный ремешок
96
+ для часов Huawei active2 Huami. Бренд: Нет бренда, Вес товара, г: 100, Цвет товара:
97
+ черный, Рекомендовано для: Samsung, Материал браслета/ремешка: Гипоаллергенный
98
+ силикон, Название цвета: Виолетта, Страна-изготовитель: Китай'
99
+ - ' Планшет Samsung SM-T500N, 32GB, темно-серый. Технология матрицы: TFT, Страна-изготовитель:
100
+ Китай, Число SIM-карт: 1, Разъемы: USB Type-C, Разрешение экрана: 2000x1200, Форм-фактор
101
+ SIM: Nano-SIM, Цвет товара: темно-серый, Встроенная память, ГБ: 32, Оперативная
102
+ память: 3 ГБ, Навигация: GPS, Модуль связи Bluetooth: 5.0, Бренд: Samsung, Тип
103
+ карты памяти: microSD, Бренд процессора: Samsung, Разрешение основной камеры, Мпикс:
104
+ 8, Гарантийный срок: 1 год, Процессор: Snapdragon 662 8 ядер, 2.0 ГГц, Тип: Планшет,
105
+ Беспроводные интерфейсы: Wi-Fi'
106
+ pipeline_tag: sentence-similarity
107
+ library_name: sentence-transformers
108
+ metrics:
109
+ - pearson_cosine
110
+ - spearman_cosine
111
+ model-index:
112
+ - name: SentenceTransformer
113
+ results:
114
+ - task:
115
+ type: semantic-similarity
116
+ name: Semantic Similarity
117
+ dataset:
118
+ name: val evaluator
119
+ type: val_evaluator
120
+ metrics:
121
+ - type: pearson_cosine
122
+ value: 0.7882869033673305
123
+ name: Pearson Cosine
124
+ - type: spearman_cosine
125
+ value: 0.715977887884614
126
+ name: Spearman Cosine
127
+ ---
128
+
129
+ # SentenceTransformer
130
+
131
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model trained. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
132
+
133
+ ## Model Details
134
+
135
+ ### Model Description
136
+ - **Model Type:** Sentence Transformer
137
+ <!-- - **Base model:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) -->
138
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
139
+ - **Output Dimensionality:** 384 dimensions
140
+ - **Similarity Function:** Cosine Similarity
141
+ <!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
142
+ <!-- - **Language:** Unknown -->
143
+ <!-- - **License:** Unknown -->
144
+
145
+ ### Model Sources
146
+
147
+ - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
148
+ - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
149
+ - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
150
+
151
+ ### Full Model Architecture
152
+
153
+ ```
154
+ SentenceTransformer(
155
+ (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'PeftModelForFeatureExtraction'})
156
+ (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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})
157
+ (2): Normalize()
158
+ )
159
+ ```
160
+
161
+ ## Usage
162
+
163
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
164
+
165
+ First install the Sentence Transformers library:
166
+
167
+ ```bash
168
+ pip install -U sentence-transformers
169
+ ```
170
+
171
+ Then you can load this model and run inference.
172
+ ```python
173
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
174
+
175
+ # Download from the 🤗 Hub
176
+ model = SentenceTransformer("TimeNtWait/e5-small-ru-products-qlora_v1")
177
+ # Run inference
178
+ sentences = [
179
+ ' Планшет Samsung SM-T500N, 32GB, темно-серый. Технология матрицы: TFT, Страна-изготовитель: Китай, Число SIM-карт: 1, Разъемы: USB Type-C, Разрешение экрана: 2000x1200, Форм-фактор SIM: Nano-SIM, Цвет товара: темно-серый, Встроенная память, ГБ: 32, Оперативная память: 3 ГБ, Навигация: GPS, Модуль связи Bluetooth: 5.0, Бренд: Samsung, Тип карты памяти: microSD, Бренд проце��сора: Samsung, Разрешение основной камеры, Мпикс: 8, Гарантийный срок: 1 год, Процессор: Snapdragon 662 8 ядер, 2.0 ГГц, Тип: Планшет, Беспроводные интерфейсы: Wi-Fi',
180
+ ' Планшет Samsung SM-T500N, 32GB, темно-серый. Технология матрицы: TFT, Страна-изготовитель: Китай, Число SIM-карт: 1, Разъемы: USB Type-C, Разрешение экрана: 2000x1200, Форм-фактор SIM: Nano-SIM, Цвет товара: темно-серый, Встроенная память, ГБ: 32, Оперативная память: 3 ГБ, Навигация: GPS, Модуль связи Bluetooth: 5.0, Бренд: Samsung, Тип карты памяти: microSD, Бренд процессора: Samsung, Разрешение основной камеры, Мпикс: 8, Гарантийный срок: 1 год, Процессор: Snapdragon 662 8 ядер, 2.0 ГГц, Тип: Планшет, Беспроводные интерфейсы: Wi-Fi',
181
+ '18 мм 20 мм 22 мм силиконовый ремешок для Samsung Galaxy GearS3 спортивный ремешок для часов Huawei active2 Huami. Бренд: Нет бренда, Вес товара, г: 100, Цвет товара: черный, Рекомендовано для: Samsung, Материал браслета/ремешка: Гипоаллергенный силикон, Название цвета: Виолетта, Страна-изготовитель: Китай',
182
+ ]
183
+ embeddings = model.encode(sentences)
184
+ print(embeddings.shape)
185
+ # [3, 384]
186
+
187
+ # Get the similarity scores for the embeddings
188
+ similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
189
+ print(similarities)
190
+ # tensor([[1.0000, 1.0000, 0.8924],
191
+ # [1.0000, 1.0000, 0.8924],
192
+ # [0.8924, 0.8924, 1.0000]])
193
+ ```
194
+
195
+ <!--
196
+ ### Direct Usage (Transformers)
197
+
198
+ <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
199
+
200
+ </details>
201
+ -->
202
+
203
+ <!--
204
+ ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
205
+
206
+ You can finetune this model on your own dataset.
207
+
208
+ <details><summary>Click to expand</summary>
209
+
210
+ </details>
211
+ -->
212
+
213
+ <!--
214
+ ### Out-of-Scope Use
215
+
216
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
217
+ -->
218
+
219
+ ## Evaluation
220
+
221
+ ### Metrics
222
+
223
+ #### Semantic Similarity
224
+
225
+ * Dataset: `val_evaluator`
226
+ * Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
227
+
228
+ | Metric | Value |
229
+ |:--------------------|:----------|
230
+ | pearson_cosine | 0.7883 |
231
+ | **spearman_cosine** | **0.716** |
232
+
233
+ <!--
234
+ ## Bias, Risks and Limitations
235
+
236
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
237
+ -->
238
+
239
+ <!--
240
+ ### Recommendations
241
+
242
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
243
+ -->
244
+
245
+ ## Training Details
246
+
247
+ ### Training Dataset
248
+
249
+ #### Unnamed Dataset
250
+
251
+ * Size: 32,157 training samples
252
+ * Columns: <code>sentence1</code> and <code>sentence2</code>
253
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
254
+ | | sentence1 | sentence2 |
255
+ |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
256
+ | type | string | string |
257
+ | details | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 176.61 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 176.61 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
258
+ * Samples:
259
+ | sentence1 | sentence2 |
260
+ |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
261
+ | <code>300 ГБ Внутренний жесткий диск Dell HC492 (HC492). Бренд: Dell, Вес товара, г: 500, Тип: Внутренний жесткий диск, Размеры, мм: 150 x 50 x 100, Назначение: Для сервера, Объем: 300 ГБ, Форм-фактор: 3.5\</code> | <code>300 ГБ Внутренний жесткий диск Dell HC492 (HC492). Бренд: Dell, Вес товара, г: 500, Тип: Внутренний жесткий диск, Размеры, мм: 150 x 50 x 100, Назначение: Для сервера, Объем: 300 ГБ, Форм-фактор: 3.5\</code> |
262
+ | <code>Матрица / 1600x900 (HD+) / TN, глянцевая, для Lenovo B71-80 . Тип: Матрица для ноутбука, Тип подсветки: LED, Бренд: CHIP, Рекомендовано для: Lenovo, Гарантийный срок: 3 месяца, Разрешение экрана: 1600x900 HD+, Покрытие экрана: Глянцевое, Диагональ экрана, дюймы: 17.3, Страна-изготовитель: Китай Гонконг</code> | <code>Матрица / 1600x900 (HD+) / TN, глянцевая, для Lenovo B71-80 . Тип: Матрица для ноутбука, Тип подсветки: LED, Бренд: CHIP, Рекомендовано для: Lenovo, Гарантийный срок: 3 месяца, Разрешение экрана: 1600x900 HD+, Покрытие экрана: Глянцевое, Диагональ экрана, дюймы: 17.3, Страна-изготовитель: Китай Гонконг</code> |
263
+ | <code>Картридж CLP-510D5 M пурпурный, для принтера Samsung CLP-510 / CLP-511 / CLP-515 / CLP-560. Тип: Картридж, Назначение: для лазерного принтера, Цвет тонера/чернил: пурпурный, Страна-изготовитель: Китай, Бренд: GalaPrint, Ресурс: 5000 страниц, Комплектация: Картридж - 1 шт., Бренд печатающего устройства: Samsung, Количество в упаковке, шт: 1, Количество цветов: 1, Совместимые модели принтеров: Samsung CLP-510, Samsung CLP-511, Samsung CLP-515, Samsung CLP-560, Цветность: Цветной, Оригинальность расходника: совместимый</code> | <code>Картридж CLP-510D5 M пурпурный, для принтера Samsung CLP-510 / CLP-511 / CLP-515 / CLP-560. Тип: Картридж, Назначение: для лазерного принтера, Цвет тонера/чернил: пурпурный, Страна-изготовитель: Китай, Бренд: GalaPrint, Ресурс: 5000 страниц, Комплектация: Картридж - 1 шт., Бренд печатающего устройства: Samsung, Количество в упаковке, шт: 1, Количество цветов: 1, Совместимые модели принтеров: Samsung CLP-510, Samsung CLP-511, Samsung CLP-515, Samsung CLP-560, Цветность: Цветной, Оригинальность расходника: совместимый</code> |
264
+ * Loss: [<code>DenoisingAutoEncoderLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#denoisingautoencoderloss)
265
+
266
+ ### Evaluation Dataset
267
+
268
+ #### Unnamed Dataset
269
+
270
+ * Size: 3,573 evaluation samples
271
+ * Columns: <code>sentence1</code> and <code>sentence2</code>
272
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
273
+ | | sentence1 | sentence2 |
274
+ |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
275
+ | type | string | string |
276
+ | details | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 177.65 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 19 tokens</li><li>mean: 177.65 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
277
+ * Samples:
278
+ | sentence1 | sentence2 |
279
+ |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
280
+ | <code>Смарт ТВ приставка OneTech TV-817. Бренд: Onetech, Тип: Медиаплеер, Цвет товара: черный</code> | <code>Смарт ТВ приставка OneTech TV-817. Бренд: Onetech, Тип: Медиаплеер, Цвет товара: черный</code> |
281
+ | <code>Контейнер SIM для iPhone 12 mini Красный. Бренд: Нет бренда, Вид запчасти: Держатель SIM-карты, Страна-изготовитель: Китай, Тип: Запчасть для телефона</code> | <code>Контейнер SIM для iPhone 12 mini Красный. Бренд: Нет бренда, Вид запчасти: Держатель SIM-карты, Страна-изготовитель: Китай, Тип: Запчасть для телефона</code> |
282
+ | <code>Клавиатура для HP 17-ca0135ur ноутбука черная с подсветкой. Тип: Клавиатура для ноутбука, Гарантийный срок: 6 месяцев, Страна-изготовитель: Россия, Бренд: Нет бренда, Партномер: 8504403281</code> | <code>Клавиатура для HP 17-ca0135ur ноутбука черная с подсветкой. Тип: Клавиатура для ноутбука, Гарантийный срок: 6 месяцев, Страна-изготовитель: Россия, Бренд: Нет бренда, Партномер: 8504403281</code> |
283
+ * Loss: [<code>DenoisingAutoEncoderLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#denoisingautoencoderloss)
284
+
285
+ ### Training Hyperparameters
286
+ #### Non-Default Hyperparameters
287
+
288
+ - `eval_strategy`: steps
289
+ - `per_device_train_batch_size`: 4
290
+ - `per_device_eval_batch_size`: 2
291
+ - `gradient_accumulation_steps`: 4
292
+ - `learning_rate`: 2e-05
293
+ - `weight_decay`: 0.01
294
+ - `num_train_epochs`: 2
295
+ - `warmup_ratio`: 0.1
296
+ - `bf16`: True
297
+ - `dataloader_drop_last`: True
298
+ - `remove_unused_columns`: False
299
+ - `load_best_model_at_end`: True
300
+ - `ignore_data_skip`: True
301
+ - `dataloader_pin_memory`: False
302
+
303
+ #### All Hyperparameters
304
+ <details><summary>Click to expand</summary>
305
+
306
+ - `overwrite_output_dir`: False
307
+ - `do_predict`: False
308
+ - `eval_strategy`: steps
309
+ - `prediction_loss_only`: True
310
+ - `per_device_train_batch_size`: 4
311
+ - `per_device_eval_batch_size`: 2
312
+ - `per_gpu_train_batch_size`: None
313
+ - `per_gpu_eval_batch_size`: None
314
+ - `gradient_accumulation_steps`: 4
315
+ - `eval_accumulation_steps`: None
316
+ - `torch_empty_cache_steps`: None
317
+ - `learning_rate`: 2e-05
318
+ - `weight_decay`: 0.01
319
+ - `adam_beta1`: 0.9
320
+ - `adam_beta2`: 0.999
321
+ - `adam_epsilon`: 1e-08
322
+ - `max_grad_norm`: 1.0
323
+ - `num_train_epochs`: 2
324
+ - `max_steps`: -1
325
+ - `lr_scheduler_type`: linear
326
+ - `lr_scheduler_kwargs`: {}
327
+ - `warmup_ratio`: 0.1
328
+ - `warmup_steps`: 0
329
+ - `log_level`: passive
330
+ - `log_level_replica`: warning
331
+ - `log_on_each_node`: True
332
+ - `logging_nan_inf_filter`: True
333
+ - `save_safetensors`: True
334
+ - `save_on_each_node`: False
335
+ - `save_only_model`: False
336
+ - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
337
+ - `no_cuda`: False
338
+ - `use_cpu`: False
339
+ - `use_mps_device`: False
340
+ - `seed`: 42
341
+ - `data_seed`: None
342
+ - `jit_mode_eval`: False
343
+ - `use_ipex`: False
344
+ - `bf16`: True
345
+ - `fp16`: False
346
+ - `fp16_opt_level`: O1
347
+ - `half_precision_backend`: auto
348
+ - `bf16_full_eval`: False
349
+ - `fp16_full_eval`: False
350
+ - `tf32`: None
351
+ - `local_rank`: 0
352
+ - `ddp_backend`: None
353
+ - `tpu_num_cores`: None
354
+ - `tpu_metrics_debug`: False
355
+ - `debug`: []
356
+ - `dataloader_drop_last`: True
357
+ - `dataloader_num_workers`: 0
358
+ - `dataloader_prefetch_factor`: None
359
+ - `past_index`: -1
360
+ - `disable_tqdm`: False
361
+ - `remove_unused_columns`: False
362
+ - `label_names`: None
363
+ - `load_best_model_at_end`: True
364
+ - `ignore_data_skip`: True
365
+ - `fsdp`: []
366
+ - `fsdp_min_num_params`: 0
367
+ - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
368
+ - `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
369
+ - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
370
+ - `deepspeed`: None
371
+ - `label_smoothing_factor`: 0.0
372
+ - `optim`: adamw_torch
373
+ - `optim_args`: None
374
+ - `adafactor`: False
375
+ - `group_by_length`: False
376
+ - `length_column_name`: length
377
+ - `ddp_find_unused_parameters`: None
378
+ - `ddp_bucket_cap_mb`: None
379
+ - `ddp_broadcast_buffers`: False
380
+ - `dataloader_pin_memory`: False
381
+ - `dataloader_persistent_workers`: False
382
+ - `skip_memory_metrics`: True
383
+ - `use_legacy_prediction_loop`: False
384
+ - `push_to_hub`: False
385
+ - `resume_from_checkpoint`: None
386
+ - `hub_model_id`: None
387
+ - `hub_strategy`: every_save
388
+ - `hub_private_repo`: None
389
+ - `hub_always_push`: False
390
+ - `gradient_checkpointing`: False
391
+ - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
392
+ - `include_inputs_for_metrics`: False
393
+ - `include_for_metrics`: []
394
+ - `eval_do_concat_batches`: True
395
+ - `fp16_backend`: auto
396
+ - `push_to_hub_model_id`: None
397
+ - `push_to_hub_organization`: None
398
+ - `mp_parameters`:
399
+ - `auto_find_batch_size`: False
400
+ - `full_determinism`: False
401
+ - `torchdynamo`: None
402
+ - `ray_scope`: last
403
+ - `ddp_timeout`: 1800
404
+ - `torch_compile`: False
405
+ - `torch_compile_backend`: None
406
+ - `torch_compile_mode`: None
407
+ - `dispatch_batches`: None
408
+ - `split_batches`: None
409
+ - `include_tokens_per_second`: False
410
+ - `include_num_input_tokens_seen`: False
411
+ - `neftune_noise_alpha`: None
412
+ - `optim_target_modules`: None
413
+ - `batch_eval_metrics`: False
414
+ - `eval_on_start`: False
415
+ - `use_liger_kernel`: False
416
+ - `eval_use_gather_object`: False
417
+ - `average_tokens_across_devices`: False
418
+ - `prompts`: None
419
+ - `batch_sampler`: batch_sampler
420
+ - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
421
+ - `router_mapping`: {}
422
+ - `learning_rate_mapping`: {}
423
+
424
+ </details>
425
+
426
+ ### Training Logs
427
+ | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | val_evaluator_spearman_cosine |
428
+ |:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:-----------------------------:|
429
+ | 0.0249 | 50 | 50.5829 | - | - |
430
+ | 0.0498 | 100 | 40.6255 | 9.0062 | 0.7200 |
431
+ | 0.0746 | 150 | 33.0871 | - | - |
432
+ | 0.0995 | 200 | 30.4189 | 7.4291 | 0.7068 |
433
+ | 0.1244 | 250 | 29.1024 | - | - |
434
+ | 0.1493 | 300 | 27.8623 | 6.7881 | 0.7135 |
435
+ | 0.1742 | 350 | 26.6369 | - | - |
436
+ | 0.1990 | 400 | 25.5836 | 6.3228 | 0.7290 |
437
+ | 0.2239 | 450 | 25.3958 | - | - |
438
+ | 0.2488 | 500 | 24.4666 | 6.0294 | 0.7277 |
439
+ | 0.2737 | 550 | 23.9786 | - | - |
440
+ | 0.2985 | 600 | 24.0528 | 5.9682 | 0.7519 |
441
+ | 0.3234 | 650 | 24.4052 | - | - |
442
+ | 0.3483 | 700 | 24.0349 | 5.9931 | 0.7177 |
443
+ | 0.3732 | 750 | 24.1263 | - | - |
444
+ | 0.3981 | 800 | 24.3114 | 6.1747 | 0.7175 |
445
+ | 0.4229 | 850 | 24.5871 | - | - |
446
+ | 0.4478 | 900 | 24.0154 | 5.9904 | 0.7093 |
447
+ | 0.4727 | 950 | 23.6821 | - | - |
448
+ | 0.4976 | 1000 | 23.7826 | 5.8860 | 0.7309 |
449
+ | 0.5225 | 1050 | 24.1249 | - | - |
450
+ | 0.5473 | 1100 | 23.8626 | 6.0215 | 0.7257 |
451
+ | 0.5722 | 1150 | 23.4409 | - | - |
452
+ | 0.5971 | 1200 | 23.7736 | 7.0140 | 0.6837 |
453
+ | 0.6220 | 1250 | 24.7391 | - | - |
454
+ | 0.6468 | 1300 | 26.8179 | 6.5331 | 0.7306 |
455
+ | 0.6717 | 1350 | 26.2037 | - | - |
456
+ | 0.6966 | 1400 | 26.0413 | 6.4329 | 0.7104 |
457
+ | 0.7215 | 1450 | 25.7263 | - | - |
458
+ | 0.7464 | 1500 | 25.7628 | 6.4311 | 0.6982 |
459
+ | 0.7712 | 1550 | 25.7511 | - | - |
460
+ | 0.7961 | 1600 | 25.6492 | 6.4139 | 0.6845 |
461
+ | 0.8210 | 1650 | 25.6498 | - | - |
462
+ | 0.8459 | 1700 | 25.6481 | 6.4235 | 0.7315 |
463
+ | 0.8708 | 1750 | 25.7208 | - | - |
464
+ | 0.8956 | 1800 | 25.7408 | 6.4055 | 0.7107 |
465
+ | 0.9205 | 1850 | 25.6135 | - | - |
466
+ | 0.9454 | 1900 | 25.5655 | 6.3829 | 0.7287 |
467
+ | 0.9703 | 1950 | 25.566 | - | - |
468
+ | 0.9951 | 2000 | 25.6305 | 6.3725 | 0.7522 |
469
+ | 1.0204 | 2050 | 25.5832 | - | - |
470
+ | 1.0453 | 2100 | 25.4271 | 6.3412 | 0.6959 |
471
+ | 1.0702 | 2150 | 25.5027 | - | - |
472
+ | 1.0950 | 2200 | 25.5137 | 6.3318 | 0.7097 |
473
+ | 1.1199 | 2250 | 25.3413 | - | - |
474
+ | 1.1448 | 2300 | 25.2634 | 6.3250 | 0.7093 |
475
+ | 1.1697 | 2350 | 25.2366 | - | - |
476
+ | 1.1946 | 2400 | 25.1903 | 6.3146 | 0.7300 |
477
+ | 1.2194 | 2450 | 25.3605 | - | - |
478
+ | 1.2443 | 2500 | 25.2244 | 6.3077 | 0.7194 |
479
+ | 1.2692 | 2550 | 25.2578 | - | - |
480
+ | 1.2941 | 2600 | 25.1764 | 6.3055 | 0.7404 |
481
+ | 1.3189 | 2650 | 25.287 | - | - |
482
+ | 1.3438 | 2700 | 25.2671 | 6.2933 | 0.7203 |
483
+ | 1.3687 | 2750 | 25.1747 | - | - |
484
+ | 1.3936 | 2800 | 25.0824 | 6.2832 | 0.6952 |
485
+ | 1.4185 | 2850 | 25.2061 | - | - |
486
+ | 1.4433 | 2900 | 25.0547 | 6.2767 | 0.7228 |
487
+ | 1.4682 | 2950 | 25.103 | - | - |
488
+ | 1.4931 | 3000 | 25.1054 | 6.2705 | 0.7116 |
489
+ | 1.5180 | 3050 | 25.0885 | - | - |
490
+ | 1.5429 | 3100 | 25.1039 | 6.2643 | 0.6877 |
491
+ | 1.5677 | 3150 | 25.0281 | - | - |
492
+ | 1.5926 | 3200 | 25.0906 | 6.2581 | 0.7483 |
493
+ | 1.6175 | 3250 | 24.9833 | - | - |
494
+ | 1.6424 | 3300 | 25.0486 | 6.2525 | 0.7363 |
495
+ | 1.6672 | 3350 | 25.0512 | - | - |
496
+ | 1.6921 | 3400 | 25.2035 | 6.2463 | 0.7221 |
497
+ | 1.7170 | 3450 | 25.0408 | - | - |
498
+ | 1.7419 | 3500 | 25.0175 | 6.2412 | 0.6702 |
499
+ | 1.7668 | 3550 | 25.0301 | - | - |
500
+ | 1.7916 | 3600 | 25.0462 | 6.2382 | 0.7210 |
501
+ | 1.8165 | 3650 | 24.9645 | - | - |
502
+ | 1.8414 | 3700 | 25.0913 | 6.2344 | 0.6940 |
503
+ | 1.8663 | 3750 | 25.0548 | - | - |
504
+ | 1.8912 | 3800 | 24.8374 | 6.2314 | 0.6910 |
505
+ | 1.9160 | 3850 | 24.8166 | - | - |
506
+ | 1.9409 | 3900 | 24.878 | 6.2295 | 0.7029 |
507
+ | 1.9658 | 3950 | 24.836 | - | - |
508
+ | 1.9907 | 4000 | 24.8803 | 6.2285 | 0.7160 |
509
+
510
+
511
+ ### Framework Versions
512
+ - Python: 3.10.0rc2
513
+ - Sentence Transformers: 5.0.0
514
+ - Transformers: 4.49.0
515
+ - PyTorch: 2.6.0+cu126
516
+ - Accelerate: 1.4.0
517
+ - Datasets: 3.3.2
518
+ - Tokenizers: 0.21.0
519
+
520
+ ## Citation
521
+
522
+ ### BibTeX
523
+
524
+ #### Sentence Transformers
525
+ ```bibtex
526
+ @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
527
+ title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
528
+ author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
529
+ booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
530
+ month = "11",
531
+ year = "2019",
532
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
533
+ url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
534
+ }
535
+ ```
536
+
537
+ #### DenoisingAutoEncoderLoss
538
+ ```bibtex
539
+ @inproceedings{wang-2021-TSDAE,
540
+ title = "TSDAE: Using Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoderfor Unsupervised Sentence Embedding Learning",
541
+ author = "Wang, Kexin and Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
542
+ booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021",
543
+ month = nov,
544
+ year = "2021",
545
+ address = "Punta Cana, Dominican Republic",
546
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
547
+ pages = "671--688",
548
+ url = "https://arxiv.org/abs/2104.06979",
549
+ }
550
+ ```
551
+
552
+ <!--
553
+ ## Glossary
554
+
555
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
556
+ -->
557
+
558
+ <!--
559
+ ## Model Card Authors
560
+
561
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
562
+ -->
563
+
564
+ <!--
565
+ ## Model Card Contact
566
+
567
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
568
+ -->
adapter_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,38 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "alpha_pattern": {},
3
+ "auto_mapping": null,
4
+ "base_model_name_or_path": "intfloat/multilingual-e5-small",
5
+ "bias": "none",
6
+ "corda_config": null,
7
+ "eva_config": null,
8
+ "exclude_modules": null,
9
+ "fan_in_fan_out": false,
10
+ "inference_mode": true,
11
+ "init_lora_weights": true,
12
+ "layer_replication": null,
13
+ "layers_pattern": null,
14
+ "layers_to_transform": null,
15
+ "loftq_config": {},
16
+ "lora_alpha": 32,
17
+ "lora_bias": false,
18
+ "lora_dropout": 0.1,
19
+ "megatron_config": null,
20
+ "megatron_core": "megatron.core",
21
+ "modules_to_save": null,
22
+ "peft_type": "LORA",
23
+ "qalora_group_size": 16,
24
+ "r": 16,
25
+ "rank_pattern": {},
26
+ "revision": null,
27
+ "target_modules": [
28
+ "dense",
29
+ "query",
30
+ "key",
31
+ "value"
32
+ ],
33
+ "task_type": "FEATURE_EXTRACTION",
34
+ "trainable_token_indices": null,
35
+ "use_dora": false,
36
+ "use_qalora": false,
37
+ "use_rslora": false
38
+ }
adapter_model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:7e64c07f3c43aed8c8344573093e4677c0c576acb8bdbcd10f6fc7befe8bdcdc
3
+ size 5377160
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "model_type": "SentenceTransformer",
3
+ "__version__": {
4
+ "sentence_transformers": "5.0.0",
5
+ "transformers": "4.49.0",
6
+ "pytorch": "2.6.0+cu126"
7
+ },
8
+ "prompts": {
9
+ "query": "",
10
+ "document": ""
11
+ },
12
+ "default_prompt_name": null,
13
+ "similarity_fn_name": "cosine"
14
+ }
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,20 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "",
6
+ "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ },
14
+ {
15
+ "idx": 2,
16
+ "name": "2",
17
+ "path": "2_Normalize",
18
+ "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
19
+ }
20
+ ]
sentence_bert_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "max_seq_length": 512,
3
+ "do_lower_case": false
4
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "bos_token": {
3
+ "content": "<s>",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "cls_token": {
10
+ "content": "<s>",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "eos_token": {
17
+ "content": "</s>",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "mask_token": {
24
+ "content": "<mask>",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "pad_token": {
31
+ "content": "<pad>",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ },
37
+ "sep_token": {
38
+ "content": "</s>",
39
+ "lstrip": false,
40
+ "normalized": false,
41
+ "rstrip": false,
42
+ "single_word": false
43
+ },
44
+ "unk_token": {
45
+ "content": "<unk>",
46
+ "lstrip": false,
47
+ "normalized": false,
48
+ "rstrip": false,
49
+ "single_word": false
50
+ }
51
+ }
tokenizer.json ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:ef04f2b385d1514f500e779207ace0f53e30895ce37563179e29f4022d28ca38
3
+ size 17083053
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,66 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "<s>",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "1": {
12
+ "content": "<pad>",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "2": {
20
+ "content": "</s>",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "3": {
28
+ "content": "<unk>",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "250001": {
36
+ "content": "<mask>",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "bos_token": "<s>",
45
+ "clean_up_tokenization_spaces": true,
46
+ "cls_token": "<s>",
47
+ "eos_token": "</s>",
48
+ "extra_special_tokens": {},
49
+ "mask_token": "<mask>",
50
+ "max_length": 512,
51
+ "model_max_length": 512,
52
+ "pad_to_multiple_of": null,
53
+ "pad_token": "<pad>",
54
+ "pad_token_type_id": 0,
55
+ "padding": true,
56
+ "padding_side": "right",
57
+ "return_attention_mask": true,
58
+ "sep_token": "</s>",
59
+ "sp_model_kwargs": {},
60
+ "stride": 0,
61
+ "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizerFast",
62
+ "truncation": true,
63
+ "truncation_side": "right",
64
+ "truncation_strategy": "longest_first",
65
+ "unk_token": "<unk>"
66
+ }