Omerhan commited on
Commit
0e71574
·
verified ·
1 Parent(s): 998efd7

Add new SentenceTransformer model.

Browse files
.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": 1024,
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 +1,630 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ language:
3
+ - tr
4
+ license: apache-2.0
5
+ tags:
6
+ - sentence-transformers
7
+ - sentence-similarity
8
+ - feature-extraction
9
+ - generated_from_trainer
10
+ - dataset_size:9597
11
+ - loss:MultipleNegativesRankingLoss
12
+ base_model: intfloat/multilingual-e5-large-instruct
13
+ widget:
14
+ - source_sentence: 'ÖRÜMCEK-KADIN #5''in aksiyon dolu güncel serisinin yazarı kimdir?'
15
+ sentences:
16
+ - 'SPIDER-WOMAN''ın 100. sayısını size zehir patlamaları, entrikalar ve Jessica
17
+ Drew hayranlarının onu sevdiği tüm yüksek riskli Süper Kahraman aksiyonuyla dolu
18
+ dönüm noktası niteliğindeki bir sayıyı sunarak kutlamaktan gurur duyuyor!
19
+
20
+ ÖRÜMCEK-KADIN #5, yazar Karla Pacheco ve sanatçı Pere Pérez tarafından yönetilen
21
+ güncel aksiyon dolu dizinin dev boyutlu özel sayısı!
22
+
23
+ Pacheco, "Jessica Drew, 10 Şubat 1977''de Marvel Spotlight #32''de ilk kez göründüğünde
24
+ ben de ilk kez sahneye çıkıyordum" dedi. “Yüz sayı ve 43 yıl sonra bu hem benim
25
+ hem de Örümcek Kadın için çılgın bir yolculuktu. Jess''i bu seriye geri getiren
26
+ muhteşem ekibin bir parçası olduğum için fazlasıyla gurur duyuyorum ve bence Jessica
27
+ Drew''un maceralarının kesinlikle akıllara durgunluk veren bir sonraki bölümünü
28
+ hazırlarken Örümcek Kadın''ın tarihine saygı duruşunda bulunmamız inanılmaz. .
29
+ Cidden, eğer ilk 5 sayının çılgınca olduğunu düşündüyseniz… Sizi temin ederim,
30
+ daha yeni başlıyoruz.”
31
+
32
+ Süperstar sanatçı Greg Land''in muhteşem kapağına göz atın ve bu Ekim ayında yerel
33
+ çizgi roman mağazanızdan SPIDER-WOMAN #100''ü alın! Daha fazla bilgi için Marvel''ı
34
+ ziyaret edin!'
35
+ - Guy Kawasaki, bir şirket kurmanın temel motivasyonunun harika ürünlerle harika
36
+ bir şirket kurmak olması gerektiğini öne sürüyor.
37
+ - 'ÖRÜMCEK-KADIN #5''in aksiyon dolu güncel serisinin yazarı Karla Pacheco.'
38
+ - source_sentence: Yazarın da dahil olduğu uzun süreli grubun adı nedir?
39
+ sentences:
40
+ - NOOK HD+ kapağı ince, akıllı ve hafiftir. Hafif bir "köşe" logolu poliüretan dış
41
+ yüzeyi ve kontrollere tam erişim sağlayan plastik bir iç kabuğu vardır. Ön kapak
42
+ geriye katlanabilir ve arka taraftaki metalik bir klipsin içine yerleştirilebilir,
43
+ böylece yatay yönde eller serbest kullanım için sağlam bir stand oluşturulur.
44
+ Kapak aynı zamanda NOOK HD+'ı ön kapak kapatıldığında uyku moduna geçirir ve kapak
45
+ açıldığında uyandırır.
46
+ - 'Blogumu takip ederseniz, Salı Günleri Dorie ile uzun süre pişirilen bir grubun
47
+ parçası olduğumu ve Dorie Greenspan''ın Baking Chez Moi adlı son yemek kitabını
48
+ incelediğimizi biliyorsunuzdur. Ayda iki kez yeni bir yemek pişiriyoruz ve bu
49
+ haftanın tarifi Esmer Tereyağı ve Vanilyalı Hafta Sonu Somunu.
50
+
51
+ Görünüşe göre Fransa''da, en azından şık Paris çevrelerinde, hafta sonu tüketmek
52
+ için her hafta bir somun kek yapılıyor. Bu özel somun, beurre Noisette (kahverengi
53
+ tereyağı, ama Fransız versiyonu kulağa daha hoş gelmiyor mu?), Taze vanilya fasulyesi
54
+ tohumlarının yanı sıra rom ve krema kullanıyor. Henüz salyanız akıyor mu? Çünkü
55
+ öyleyim ve bunu sadece yazıyorum. *soğuyan somunun tereyağlı, vanilya aromasını
56
+ derinden solumanın kesilmesi*
57
+
58
+ Tabii ki, tüm mizanseni yerinde yapacak biri olmadığım için (Orada ne yaptığımı
59
+ gördün mü? Bazı Fransızca kelimelerle mi çalıştım? Sanırım ilkokul ve lisede onca
60
+ yıl Fransızca dersi işe yaradı. Vive la…Kanada) Peki ya zorunlu dil dersleri!
61
+ Şimdi 3…2…1''deki ana cümlemize dönmek için bu parantezi kesiyoruz), bir şeylerin
62
+ bitmesi kaçınılmazdı. Krema olacağını düşünmüştüm ama DH eve dönerken benim için
63
+ biraz krema almayı başardı. Kriz önlendi! Ya da öyle düşünmüştüm.
64
+
65
+ Çünkü şekerim bitti. Ve sonra un. Ve sonra neredeyse tüm tarifi ekliyordum, ancak
66
+ o zamana kadar tereyağını çoktan kızartmıştım ve… yani, pişirme grubumuz için
67
+ blog yazısı bağlantısı yarın verilecek, bu yüzden askere gitme konusunda baskı
68
+ hissettim. Olabilecek en kötü şey nedir, değil mi? O kadar da ucuz olmayan bir
69
+ vanilya çekirdeği kabuğunu israf etmenin dışında mı? (Bu arada 3 dolar. Bu yüzden
70
+ vanilya özü kullanıyorum.)
71
+
72
+ Ben de tereyağını kızarttım, vanilya çekirdeğini kazıdım ve şekerle karıştırmaya
73
+ gittiğimde, şekerimin bittiğini fark ettim. Sadece 1 bardağım vardı ve tarifte
74
+ 1 1/4 gerekiyordu. Ha.
75
+
76
+ Aslında bir fincan şeker ödünç almak için komşunun kapısını çalmayı düşündüm.
77
+ Bir apartman dairesinde yaşıyorum ve komşularımla bu tür bir ilişkim yok. Ayrıca
78
+ bakkal sokağın aşağısındadır (teknik olarak iki tane). Ama biraz daha şeker ve
79
+ un almak için Kanada''nın acı, acı soğuğuna çıkmak ister miydim? Hayır yapmadım.
80
+
81
+ Bunun yerine iç mutfak divamı kanalize ettim ve mutfağımın etrafına baktım ve
82
+ bir baktım esmer şekerim vardı! Bana boşuna Oyuncu Değiştirme Kraliçesi demiyorlar!
83
+ Ben de bunu karıştırdım.
84
+
85
+ Daha sonra kuru malzemeleri karıştırmaya gittim ve elimde sadece 1 c. kaldığını
86
+ fark ettim. un ve 1 3/4 c.''ye ihtiyacım vardı. Mutfağıma baktım ve hayır, un
87
+ yok ve yerine geçecek bir şey yok. Bu yüzden tarifi yarıya indirdim. Şekerin yarısını
88
+ alıp bir cam kutuya attım ve içine tatlandırmak için kazınmış vanilya çubuğunu
89
+ ekledim ve bir kenara koydum. Daha sonra kızdırdığım tereyağının yarısını küçük
90
+ kaplara doldurup ileride kullanmak üzere buzdolabına koydum. (Belki biraz tatlı
91
+ patatesli gnocchi?)
92
+
93
+ Daha sonra ekmek tavasını hazırlayacak unum kalmamıştı, bu yüzden dolaplarımı
94
+ karıştırdım ve iki yıl öncesine ait eski pirinç ununu buldum ve onu kullandım.
95
+ (Bu arada pirinç unu bozulur mu? Bilen var mı?)
96
+
97
+ Hamuru karıştırmayı bitirdim ve somunu fırına attım. Ve hemen zamanlayıcıyı ayarlamayı
98
+ unuttum.
99
+
100
+ Her neyse, somun pişti ve hamur kabını yaladım. (DH *belki* yardımcı olmuştur.)
101
+ Ve aman Tanrım, bu hamur çok lezzetli! Taze vanilya, rom, kahverengi tereyağı…
102
+ hepsi bu süper lezzetli tadı yaratmak için birleşiyor! Keşke o lezzeti bir dondurmada
103
+ yakalayabilseydim. Bu bir hit olurdu!
104
+
105
+ Ekmeği fırından çıkarıp soğumaya bıraktığımda (DH bu noktada yatmaya gidiyordu
106
+ ama bir dilim, ya da iki, bir buçuk dilim alacak kadar ortalıkta oyalandı) ve
107
+ soğumaya bıraktığımda, somun tavaya sıkışıp kalmıştı. biraz. Bu nedenle, kendinize
108
+ ve tüm blog okuyucularına not edin, pirinç unu, somun kalıbı hazırlarken kek ununun
109
+ yerine iyi bir alternatif değildir. Bil diye söylüyorum. Bir ucunu kestim ve ardından
110
+ bir spatula kullanarak somunun geri kalanını kaldırdım.
111
+
112
+ Sonra ben de bir buçuk dilim yedim! Lezzetli. Ancak hamuru kadar lezzetli değil.
113
+ Cidden, o hamur… bir dahaki sefere sadece hamuru yiyeceğim. Kahverengi tereyağını,
114
+ rom ve vanilya aromalarını alıp muhallebi için temel olarak kullanıp sonra muhallebiyi
115
+ dondurmaya dönüştürebilir miyim diye merak ediyorum. Daha sonra bu dondurmayı,
116
+ fırında kızartılmış bu ekmeğin süper ince dilimleri ile biscotti tarzında servis
117
+ edin. Bence bu her iki dünyanın da en iyisi olur!
118
+
119
+ Şunu da belirtmeliyim ki, bu somunun ertesi gün daha iyi olması gerekiyor. Sıcak,
120
+ hoş kokulu somun dilimlerimizi yerken DH''ye bunu söyledim. İkimiz de bir şekilde
121
+ güldük. Ve bir ısırık daha aldım.
122
+
123
+ Sonraki Gönderi: Belki mercimek salatası serpilir. Şu anda mercimeklerle ilgili
124
+ bir yemek blogu yarışması var (bunu Kanada Yemek Blogger''ının haber bülteninden
125
+ öğrendim) ve bir tarif göndermeyi deneyebilirim. Bu, DH ve benim için çok sayıda
126
+ sağlıklı bakliyat anlamına geliyor! Ve elbette bu blog için. 🙂'
127
+ - Yazarın da dahil olduğu uzun süreli gruba Dorie ile Salı günleri adı veriliyor.
128
+ - source_sentence: Manhattan Research çalışmasına ve Melissa Hogan'ın gönderisine
129
+ göre hastaların ve bakıcıların ilaç şirketlerinden bekledikleri şeyler neler?
130
+ sentences:
131
+ - Ezra Depriest Martin, kabahat olarak rızası olmadan gözlem yapmakla suçlandı.
132
+ Bir gencin dairesinin penceresine baktığı için tutuklandı ve bu, bu tür davranışlar
133
+ nedeniyle ikinci kez soruşturuluşuydu.
134
+ - 'Görünüşe göre hastaların istediği şeylerden biri desteğe erişim.
135
+
136
+ Her zaman kendimize bu soruyu soruyormuşuz gibi görünüyorsa, bu muhtemelen iyi
137
+ bir şeydir. Tüm ilişkiler beslenmeyi ve düzenli olarak kendi kendini incelemeyi
138
+ gerektirir. Güçlü ortaklıklar yaratmanın tek yolu ara sıra kendimize ne katkıda
139
+ bulunduğumuzu ve ilişkideki diğer tarafın gerçekten aradığı şeyin bu olup olmadığını
140
+ sormaktır.
141
+
142
+ Peki hastalar ilaçtan ne istiyor? Açık cevap elbette etkili ve güvenli tedavidir.
143
+ Bu hiçbir zaman değişmedi ve değişmeyecek. Ancak Manhattan Research''ün yakın
144
+ zamanda yaptığı bir araştırma, hastaların ilaçtan başka ne aradıklarını düşünmemi
145
+ sağladı.
146
+
147
+ Hastalar destek istiyor
148
+
149
+ Görünüşe göre hastaların istediği şeylerden biri desteğe erişim. Manhattan Research
150
+ araştırmasına göre, kronik rahatsızlığı olan çevrimiçi tüketicilerin yüzde 30''u
151
+ ve bakıcıların yüzde 38''i bir hasta destek programına kaydolmakla ilgileniyor.
152
+ Çevrimiçi ilaç hasta destek programlarını kullanan çevrimiçi tüketicilerin yüzde
153
+ 75''i, ellerindeki reçetenin kendileri veya bu hizmetler nedeniyle ilgilendikleri
154
+ kişiler için doğru olduğundan emin olduklarını söylediklerinden, bu programlar
155
+ işe yarıyor gibi görünüyor. Araştırmada 6.607 ABD''li yetişkinin bahsettiği en
156
+ popüler özellikler; mali yardım, yemek planları ve yemek tarifleri, bir durumu
157
+ takip ve yönetmeye yönelik araçlar ve kayıtlı bir hemşire yardım hattıydı.
158
+
159
+ Çoğunlukla zorlu ve yaşam boyu süren nadir hastalıklar için, etkilenen insanların
160
+ ihtiyaçlarını gerçekten karşıladığı ve hastaların ve bakıcıların yardıma nasıl
161
+ erişeceklerini bilmeleri sağlandığı sürece, bunun gibi yardımlar özellikle değerli
162
+ olabilir. Araştırmadan Sorumlu Başkan Yardımcısı Monique Levy şunu belirtiyor:
163
+ "...ilaç, hedef olarak ilk sıralarda yer almıyor, bu nedenle pazarlamacıların
164
+ ilgi çekme çabasıyla genel sağlık web siteleri, eczaneler ve hastaneler gibi diğer
165
+ sağlık kaynaklarıyla ortaklık kurmayı düşünmesi gerekiyor." Bu programlar için.”
166
+
167
+ Anahtar kelime ortaklıktır
168
+
169
+ Geçen yılki Dünya Yetim İlaç konferansından sonra Melissa Hogan, Saving Case blogunda
170
+ "(Büyük) İlaçtan Ne İstiyoruz" başlıklı ilgi çekici bir yazı yazdı; bu kesinlikle
171
+ ikinci bir göz atmaya değer. Bakıcıların temelin ötesine geçen şirketlerden bekledikleri
172
+ dört şeyden bahsediyor ki bu mükemmel bir bilimdir:
173
+
174
+ - Şeffaflık
175
+
176
+ - Bağlılık
177
+
178
+ - Merhamet
179
+
180
+ - Ortaklık.
181
+
182
+ Sonuncuyu Melissa Hogan şöyle açıklıyor: “Bunu bir ortaklık olarak görüyoruz ve
183
+ çocuklarımızın hayatlarını kurtarmaya çalıştığımız bu süreçte eşit bir ortak olarak
184
+ davranılmasını bekliyoruz. Bu terim artık çok fazla tartışıldığı için mutlaka
185
+ ''hasta merkezli'' ilişkiler bile değil; ebeveynler, doktorlar, ödeme yapanlar,
186
+ düzenleyiciler ve eczacılığın eşit ortaklar olduğu ortak ilişkilerdir. Biz üzerimize
187
+ düşeni oynayacağız ve hatta kendi rolünüzü nasıl oynayacağınız konusunda size
188
+ rehberlik edeceğiz.
189
+
190
+ Ortaklarınızın ihtiyaçlarını bilin
191
+
192
+ Hastalar ve bakıcılar ne istiyor? Tek yapmanız gereken sormak. Nadir hastalık
193
+ hastalarının ve bakıcılarının ne kadar açık yürekli olduklarından, aynı zorluklarla
194
+ karşı karşıya kalan başkalarına yardım etmek için hayatlarını ve hikayelerini
195
+ paylaşmalarından ve onların ihtiyaçlarını anlamamıza yardımcı olmak için ne kadar
196
+ istekli ve hatta endişeli olduklarından sürekli olarak etkileniyoruz.
197
+
198
+ Elbette uyulması gereken kurallar ve düzenlemeler var, ancak Melissa Hogan''ın
199
+ tekrarı gibi, nadir hastalıkları olan insanların hayatlarını iyileştirmede gerçekten
200
+ ortak olduğumuzu unutmayalım. Hastalar, bakıcılar ve ilaç şirketleri arasındaki
201
+ ilişki karşılıklı çıkara dayalıdır ancak aynı zamanda karşılıklı saygıya da dayalı
202
+ olmalıdır.
203
+
204
+ Sorularınız varsa sormanız yeterli.
205
+
206
+ Fotoğraf Flickr''da Bilal Kamoon''un izniyle
207
+
208
+ 3 Geri Ping/Geri İzleme
209
+
210
+ 19 Mart 2013, 8:03
211
+
212
+ - @ savecase19 Mart 2013, 08:03
213
+
214
+ - @ilanadesigns20 Mart 2013, 13:03
215
+
216
+ - @BBKWorldwide
217
+
218
+ Hastalar #Pharma''dan Ne İstiyor? | SIRENSONG feat@savecase #nadirhastalık ...
219
+
220
+ Hastalar #Pharma''dan Ne İstiyor? | SIRENSONG #nadirhastalık #socpharm @christianetrue
221
+ aracılığıyla ...
222
+
223
+ Başarılı bir #ilaç / #hasta ilişkisinin anahtarı nedir? Güçlü ortaklıklar yaratmak!
224
+ ...
225
+
226
+ Geri bildirim: @ savecase()
227
+
228
+ Geri bildirim: @ilanadesigns()
229
+
230
+ Geri bildirim: @BBKWorldwide()'
231
+ - Manhattan Research araştırmasına göre hastalar ve bakıcılar ilaç şirketlerinden
232
+ destek arıyor. Buna hasta destek programlarına, mali yardıma, yemek planlarına
233
+ ve yemek tariflerine, bir durumu takip etmeye ve yönetmeye yönelik araçlara ve
234
+ kayıtlı bir hemşire yardım hattına erişim dahildir. Melissa Hogan'ın gönderisi,
235
+ bakıcıların ilaç şirketlerinden şeffaflık, bağlılık, şefkat ve ortaklık istediklerini
236
+ ekliyor.
237
+ - source_sentence: Crapo, Wyoming'deki en iyi Beton Kaplama için kiminle iletişime
238
+ geçmelisiniz?
239
+ sentences:
240
+ - Crapo, Wyoming'deki en iyi Beton Kaplama için True Concrete Siding ile iletişime
241
+ geçmelisiniz.
242
+ - Boko Haram terör örgütünün üyelerinin üç misyoneri kaçırdığından şüpheleniliyordu.
243
+ - 'Bir sonraki Beton Dış Cephe Kaplamanızdan en iyi şekilde yararlandığınızdan emin
244
+ olmak için Beton Dış Cephe Kaplama ve ev geliştirme ipuçları ve püf noktaları
245
+ için burayı düzenli olarak kontrol edin!
246
+
247
+ Ne bekleyeceğinizi öğrenin
248
+
249
+ Crapo, MD''de Beton Cephe Kaplama konusunda bilgi sahibi olmalısınız. Anlamadan
250
+ bu konuya girmemelisiniz ve ne bekleyeceğinizi bilmeniz gerekir. True Concrete
251
+ Siding''i kiraladığınız takdirde beklenmedik durumlarla karşılaşmazsınız. 888-603-5512''yi
252
+ aradığınızda müşteri destek temsilcilerimizle görevinizi tartışarak başlayın.
253
+ Tüm sorularınızı ve endişelerinizi ele alacağız ve ilk randevuyu planlayacağız.
254
+ Tüm süreç boyunca sizinle birlikte çalışacağız ve ekibimiz zamanında ve iyi hazırlanmış
255
+ olarak ortaya çıkacak.
256
+
257
+ Crapo, Wyoming''de en iyi Beton Kaplamayı elde etmek için True Concrete Siding
258
+ ile iletişime geçin
259
+
260
+ Crapo, MD''de Beton Kaplama konusunda Gerçek Beton Kaplama''yı düşünmek için pek
261
+ çok iyi neden bulunabilir. En iyi müşteri destek puanlarına, en kaliteli malzemelere
262
+ ve en pratik ve verimli para tasarrufu stratejilerine sahibiz. Tüm hedeflerinize
263
+ ulaşmak isteyeceğiniz becerilere sahibiz. Crapo''da Beton Dış Cephe Kaplama ihtiyacınız
264
+ olduğunda 888-603-5512 numaralı telefondan iletişime geçin; işinizi başarıyla
265
+ bitirmek için sizinle yakın işbirliği içinde çalışacağız.'
266
+ - source_sentence: Geleneksel tanımlanmış fayda emeklilik planına sahip Kanadalı çalışanların
267
+ yüzde kaçı emeklilik planlarını mevcut işverenlerine katılmanın temel nedeni olarak
268
+ belirledi?
269
+ sentences:
270
+ - 'Emeklilik danışmanlık şirketi Towers Watson tarafından Kanadalı işçiler arasında
271
+ yakın zamanda yapılan bir anket, ekonomik belirsizliğin işçiler arasında emeklilikte
272
+ yeterli gelire sahip olamayacakları yönündeki korkuları körüklediğini ortaya çıkardı.
273
+ Bu, çalışan tasarruf planlarının küçük işletme çalışanları tarafından giderek
274
+ daha fazla değer kazanmasına ve işverenlerin uzun vadeli iyi çalışanları çekmek
275
+ ve elde tutmak için kullanabileceği giderek daha önemli bir fayda haline gelmesine
276
+ neden oldu.
277
+
278
+ Anket, emeklilikte garantili bir gelir düzeyi ödeyen geleneksel tanımlanmış fayda
279
+ (DB) emeklilik planına sahip çalışanların yüzde 50''sinin, emeklilik planlarını
280
+ mevcut işverenlerine katılmanın temel nedeni olarak tanımladığını ortaya çıkardı.
281
+
282
+ Ancak şirketleri tanımlanmış katkı (DC) planına veya grup RRSP''sine sahip olan
283
+ çalışanların yalnızca yüzde 30''u, programların işlerini almada önemli bir faktör
284
+ olduğunu söyledi. Özel sektörde daha yaygın olan bu planlar, emeklilikte garantili
285
+ bir gelir düzeyi değil, DC emeklilik planlarında yüzde 50''ye kadar ödeme yapıyor.
286
+
287
+ Bulgular, DB emeklilik planına sahip şirketlerin DC planına sahip olanlardan daha
288
+ istikrarlı bir iş gücüne ulaşabileceği gerçeğini güçlendiriyor ve geleneksel emeklilik
289
+ planına sahip şirketlerin bu avantajı potansiyel çalışanlara vurgulaması gerektiğini
290
+ öne sürüyor.
291
+
292
+ Anket ayrıca Kanadalı çalışanların üçte birinin daha iyi emeklilik güvencesi karşılığında
293
+ maaşlarının bir kısmından fedakarlık etmeye istekli olacağını ve dörtte birinin
294
+ ek emeklilik avantajları karşılığında ikramiyeden vazgeçeceğini ortaya çıkardı.
295
+
296
+ Bu kadar çok işçinin daha iyi emeklilik güvencesi karşılığında maaşını değiştireceği
297
+ gerçeği, çalışanların emeklilik için tasarruf yapma yetenekleri konusunda sahip
298
+ oldukları ciddi rahatsızlığın bir göstergesidir. Maaş bordrosu tasarruf planının
299
+ bariz faydası, paranın başka şeylere harcanmadan önce kişinin maaş çeki vergisinden
300
+ muaf olarak bir RRSP''ye aktarılması nedeniyle, mali danışmanların teşvik ettiği
301
+ "önce kendine ödeme" sürecine uymasıdır. Ayrıca, bir RRSP''ye düzenli olarak aylık
302
+ para yatırmak, götürü katkılara kıyasla dolar maliyeti ortalamasının önemli avantajıyla
303
+ tasarruf oluşturmanın çok daha etkili bir yoludur.
304
+
305
+ Görsel Shutterstock aracılığıyla lisanslanmıştır'
306
+ - Geleneksel tanımlanmış fayda emeklilik planına sahip çalışanların yüzde 50'si,
307
+ emeklilik planlarını mevcut işverenlerine katılmanın temel nedeni olarak tanımladı.
308
+ - Advanced Insulation and Fabrication, Brisbane ve Güney Doğu Queensland'in çevresindeki
309
+ bölgelerde asbest içeren malzemelerin kaldırılması konusunda hizmet vermektedir.
310
+ Hem konut hem de ticari kuruluşlar için garajlardan, duvarlardan, çitlerden, uzantılardan
311
+ ve tavanlardan asbestin çıkarılması konusunda uzmanlaşmış, asbest içeren malzemelerin
312
+ tanımlanmasını, güvenli bir şekilde kaldırılmasını ve imha edilmesini sağlarlar.
313
+ pipeline_tag: sentence-similarity
314
+ library_name: sentence-transformers
315
+ ---
316
+
317
+ # intfloat-fine-tuned
318
+
319
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large-instruct](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large-instruct) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
320
+
321
+ ## Model Details
322
+
323
+ ### Model Description
324
+ - **Model Type:** Sentence Transformer
325
+ - **Base model:** [intfloat/multilingual-e5-large-instruct](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large-instruct) <!-- at revision c9e87c786ffac96aeaeb42863276930883923ecb -->
326
+ - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
327
+ - **Output Dimensionality:** 1024 tokens
328
+ - **Similarity Function:** Cosine Similarity
329
+ - **Training Dataset:**
330
+ - json
331
+ - **Language:** tr
332
+ - **License:** apache-2.0
333
+
334
+ ### Model Sources
335
+
336
+ - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
337
+ - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
338
+ - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
339
+
340
+ ### Full Model Architecture
341
+
342
+ ```
343
+ SentenceTransformer(
344
+ (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel
345
+ (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
346
+ (2): Normalize()
347
+ )
348
+ ```
349
+
350
+ ## Usage
351
+
352
+ ### Direct Usage (Sentence Transformers)
353
+
354
+ First install the Sentence Transformers library:
355
+
356
+ ```bash
357
+ pip install -U sentence-transformers
358
+ ```
359
+
360
+ Then you can load this model and run inference.
361
+ ```python
362
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
363
+
364
+ # Download from the 🤗 Hub
365
+ model = SentenceTransformer("Omerhan/checkpoint-90-v7")
366
+ # Run inference
367
+ sentences = [
368
+ 'Geleneksel tanımlanmış fayda emeklilik planına sahip Kanadalı çalışanların yüzde kaçı emeklilik planlarını mevcut işverenlerine katılmanın temel nedeni olarak belirledi?',
369
+ "Geleneksel tanımlanmış fayda emeklilik planına sahip çalışanların yüzde 50'si, emeklilik planlarını mevcut işverenlerine katılmanın temel nedeni olarak tanımladı.",
370
+ 'Emeklilik danışmanlık şirketi Towers Watson tarafından Kanadalı işçiler arasında yakın zamanda yapılan bir anket, ekonomik belirsizliğin işçiler arasında emeklilikte yeterli gelire sahip olamayacakları yönündeki korkuları körüklediğini ortaya çıkardı. Bu, çalışan tasarruf planlarının küçük işletme çalışanları tarafından giderek daha fazla değer kazanmasına ve işverenlerin uzun vadeli iyi çalışanları çekmek ve elde tutmak için kullanabileceği giderek daha önemli bir fayda haline gelmesine neden oldu.\nAnket, emeklilikte garantili bir gelir düzeyi ödeyen geleneksel tanımlanmış fayda (DB) emeklilik planına sahip çalışanların yüzde 50\'sinin, emeklilik planlarını mevcut işverenlerine katılmanın temel nedeni olarak tanımladığını ortaya çıkardı.\nAncak şirketleri tanımlanmış katkı (DC) planına veya grup RRSP\'sine sahip olan çalışanların yalnızca yüzde 30\'u, programların işlerini almada önemli bir faktör olduğunu söyledi. Özel sektörde daha yaygın olan bu planlar, emeklilikte garantili bir gelir düzeyi değil, DC emeklilik planlarında yüzde 50\'ye kadar ödeme yapıyor.\nBulgular, DB emeklilik planına sahip şirketlerin DC planına sahip olanlardan daha istikrarlı bir iş gücüne ulaşabileceği gerçeğini güçlendiriyor ve geleneksel emeklilik planına sahip şirketlerin bu avantajı potansiyel çalışanlara vurgulaması gerektiğini öne sürüyor.\nAnket ayrıca Kanadalı çalışanların üçte birinin daha iyi emeklilik güvencesi karşılığında maaşlarının bir kısmından fedakarlık etmeye istekli olacağını ve dörtte birinin ek emeklilik avantajları karşılığında ikramiyeden vazgeçeceğini ortaya çıkardı.\nBu kadar çok işçinin daha iyi emeklilik güvencesi karşılığında maaşını değiştireceği gerçeği, çalışanların emeklilik için tasarruf yapma yetenekleri konusunda sahip oldukları ciddi rahatsızlığın bir göstergesidir. Maaş bordrosu tasarruf planının bariz faydası, paranın başka şeylere harcanmadan önce kişinin maaş çeki vergisinden muaf olarak bir RRSP\'ye aktarılması nedeniyle, mali danışmanların teşvik ettiği "önce kendine ödeme" sürecine uymasıdır. Ayrıca, bir RRSP\'ye düzenli olarak aylık para yatırmak, götürü katkılara kıyasla dolar maliyeti ortalamasının önemli avantajıyla tasarruf oluşturmanın çok daha etkili bir yoludur.\nGörsel Shutterstock aracılığıyla lisanslanmıştır',
371
+ ]
372
+ embeddings = model.encode(sentences)
373
+ print(embeddings.shape)
374
+ # [3, 1024]
375
+
376
+ # Get the similarity scores for the embeddings
377
+ similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
378
+ print(similarities.shape)
379
+ # [3, 3]
380
+ ```
381
+
382
+ <!--
383
+ ### Direct Usage (Transformers)
384
+
385
+ <details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
386
+
387
+ </details>
388
+ -->
389
+
390
+ <!--
391
+ ### Downstream Usage (Sentence Transformers)
392
+
393
+ You can finetune this model on your own dataset.
394
+
395
+ <details><summary>Click to expand</summary>
396
+
397
+ </details>
398
+ -->
399
+
400
+ <!--
401
+ ### Out-of-Scope Use
402
+
403
+ *List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
404
+ -->
405
+
406
+ <!--
407
+ ## Bias, Risks and Limitations
408
+
409
+ *What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
410
+ -->
411
+
412
+ <!--
413
+ ### Recommendations
414
+
415
+ *What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
416
+ -->
417
+
418
+ ## Training Details
419
+
420
+ ### Training Dataset
421
+
422
+ #### json
423
+
424
+ * Dataset: json
425
+ * Size: 9,597 training samples
426
+ * Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
427
+ * Approximate statistics based on the first 1000 samples:
428
+ | | anchor | positive | negative |
429
+ |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
430
+ | type | string | string | string |
431
+ | details | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 20.05 tokens</li><li>max: 54 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 58.98 tokens</li><li>max: 511 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 185 tokens</li><li>mean: 478.48 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
432
+ * Samples:
433
+ | anchor | positive | negative |
434
+ |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
435
+ | <code>Berry İhracat Özeti 2028 nedir ve amacı nedir?</code> | <code>Berry İhracat Özeti 2028, Avustralya çilek, ahududu ve böğürtlen endüstrilerine yönelik özel bir ihracat planıdır. Sektörlerin mevcut konumunu, olmak istedikleri yeri, yüksek fırsat pazarlarını ve sonraki adımları haritalandırır. Bu planın amacı önümüzdeki 10 yıl içinde küresel varlıklarını artırmaktır.</code> | <code>Altyazı: Tazmanyalı meyve yetiştiricisi Nic Hansen, ihracat faaliyetleri kapsamında Macau şefi Antimo Merone'ye mülkünü gezdiriyor.<br>Avustralya çilek, ahududu ve böğürtlen endüstrilerinin yükselişi ve yükselişi, önümüzdeki 10 yıl içinde küresel varlıklarını büyütmeye yönelik özel bir ihracat planının yayınlanmasıyla sektörlerin uluslararası ticaret odağını iki katına çıkardığını gördü.<br>Önemli yetiştirici girdilerinden yola çıkan Berry İhracat Özeti 2028, sektörlerin mevcut konumunu, olmak istedikleri yeri, yüksek fırsat pazarlarını ve sonraki adımları haritalandırıyor.<br>Hort Innovation ticaret müdürü Jenny Van de Meeberg, ahududu ve böğürtlen ihracatının değerinin ve hacminin 2016 ile 2017 arasında yüzde 100 arttığını söyledi. Avustralya çilek endüstrisinin de ihracat hacminde neredeyse yüzde 30'luk bir artış ve yüzde 26'lık bir artışla benzer bir başarı elde ettiğini söyledi. Aynı dönemde değeri yüzde 32,6 milyon dolara yükseldi.<br>"Avustralya meyve sektörleri şu anda sağlam bir konumda" dedi. “Üretim, korumalı alt tabaka mahsulünün benimsenmesi, geliştirilmiş genetik ve genişleyen coğrafi ayak izi, hepsi Aussie meyvelerinin olumlu bir yörüngeye girmesine yardımcı oldu.<br>“Gerçek bir geçiş noktası görüyoruz. İhracat pazarının geliştirilmesine yönelik geniş sektör ilgisi ve güçlü ticari iştah, mevcut ticaret anlaşmalarından yararlanma ve yeni ticaret ortaklıkları kurma potansiyeli ile birleştiğinde, büyüme için bu mükemmel ortamı yarattı."<br>Avrupa, Kuzey Amerika ve Kuzey Asya'daki yüksek gelirli ülkelerin, yalnızca geçen mali yılda ihraç edilen 4244 tondan fazla taze meyve ile Avustralya'da yetiştirilen meyveleri tercih ettiği belirlendi.<br>Strateji, Avustralya böğürtlen ve ahududu endüstrisi için en iyi kısa vadeli potansiyel pazarları Hong Kong, Singapur, Birleşik Arap Emirlikleri ve Kanada olarak belirledi. Çilek sektörü için belirlenen en güçlü kısa vadeli ticaret seçenekleri Tayland, Malezya, Yeni Zelanda ve Makao oldu.<br>Strateji, ağırlıklı olarak, kaliteli meyve için prim ödeme kapasitesi ve istekliliği olan pazarlarda, mevcut çilek ihracat pazarını hacim olarak ulusal üretimin yüzde 4'ünden en az yüzde 8'ine çıkarmaya odaklanıyor. Ahududu ve böğürtlen için sektörler, belirlenen pazarlarda hacim bazında değerlendirilen ihracatta 2021 yılına kadar yüzde 5'lik bir artış elde etmeyi hedefliyor.<br>Tazmanya ahududu ihracatçısı Nic Hansen, Avustralya'nın dünyadaki en tatlı ve en çekici meyvelerden bazılarını sunduğunu ve bunun tedarik zincirinin tüm aşamalarındaki katı gıda güvenliği standartlarımızla birleştiğinde yetiştiricileri sağlam bir konuma getirdiğini söyledi.<br>Bay Hansen, "Harika bir ürünümüz var, ticareti genişletmeye açız ve şimdi uygulamaya konulan bu yeni planla, büyümeyi artırmaya yönelik net bir yol haritamız var" dedi.<br>Ahududu için yeni ihracat pazarı umutları görmenin heyecan verici olduğunu söyledi: “İhracat için ne kadar çok seçeneğimiz olursa o kadar iyi. Artık yeni pazarlarda başarılı olmak için endüstrinin ihtiyaç duyduğu tüm araçlara (veri desteği ve ilişki kurma fırsatları gibi) sahip olmasını sağlama işine devam etmemiz gerekiyor."<br>Bu proje Hort Innovation tarafından görevlendirildi ve pazar analistleri ve araştırma danışmanları Auspex Strategic Advisory ve AgInfinity tarafından geliştirildi. Hort Innovation, ticareti desteklemek amacıyla vergiyle finanse edilen faaliyetleri belirlemek için artık meyve sektörleriyle birlikte çalışacak.<br>Hort Innovation web sitesinde stratejinin bir özetini görün.<br>Meyve endüstrisi hakkında daha fazla bilgi için Bahçe Bitkileri İstatistikleri El Kitabı'na ve çilek, ahududu ve böğürtlene yönelik Stratejik Yatırım Planlarına bakınız. Daha fazla bilgi isteyen yetiştiriciler [email protected] adresine e-posta göndermelidir.</code> |
436
+ | <code>Kendi kendine yetebilen su kaynaklarına erişimin bildirdiği faydalardan bazıları nelerdir?</code> | <code>Kendi kendine yeten su kaynaklarına erişimin sağladığı faydalar arasında kolaylık, su getirmek için daha az zaman harcanması ve daha fazla ve daha kaliteli suya erişim yer alıyor. Bazı bölgelerde kendi kendine yeten kaynaklar, verimli kullanım için su, gelir yaratma, aile güvenliği ve gelişmiş gıda güvenliği gibi önemli katma değerler sunmaktadır.</code> | <code>RWSN İşbirlikleri<br>Güney Afrika Kendi Kendine Tedarik Çalışması Afrika ülkelerindeki kendi kendine tedarik ve destek hizmetlerine ilişkin inceleme<br>Zimbabve'de bir kadın kendi kuyusundan suladığı soğanlarını gururla sergiliyor<br>© 2015 André Olschewski • Skat<br>Proje başlangıç ​​tarihi: 2015<br>Proje biti�� tarihi: 2016<br>İşbirlikçiler ve Ortaklar:.<br>Proje Açıklaması<br>UNICEF ve Skat a) konusunda işbirliği yaptı.<br>Perspektifler<br>Erişim ve avantajlar:<br>- Kendi kendine yetme, Sahra Altı Afrika'nın yanı sıra Avrupa, ABD ve dünyanın diğer bölgelerindeki milyonlarca kırsal hane tarafından gerçekleştirilmektedir.<br>- Kendi kendine yetebilen su kaynaklarına erişimin sağladığı faydalar arasında kolaylık, su getirmek için daha az zaman harcanması ve daha fazla ve daha kaliteli suya erişim yer alıyor. Bazı bölgelerde kendi kendine yeten kaynaklar, verimli kullanım için su, gelir yaratma, aile güvenliği ve gelişmiş gıda güvenliği gibi önemli katma değerler sunmaktadır.<br>- Kendi kaynaklarına yatırım yapan kişilerin güçlü sahiplenmesi nedeniyle, kendi kendine tedarikten elde edilen hizmetlerin sürdürülebilirliği yüksektir.<br>- Kendi kendine yeten kaynaklar paylaşılan kaynaklar olduğundan, yoksul ve korunmasız haneler de dahil olmak üzere pek çok kişi Kendi kendine yeten yatırımlardan çoğu zaman hiçbir ücret ödemeden yararlanır. Bu, Kendi Kendine Tedarik'in ulaşılması zor olana ulaşmada etkili olabileceği anlamına gelir.<br>- Afrika'nın kırsal bölgelerindeki milyonlarca insan için desteklenen kendi kendine tedarik, güvenli suya erişim sağlamak için en uygun maliyetli hizmet sunum modeli olacaktır. Bu aynı zamanda nüfusun aslında zayıf erişime sahip olan kısımlarını da içerir; ortak kaynaklardan su alamıyorlar.<br>- Ancak, kendi kendine tedarik için dış desteğin eksik olduğu alanlarda, genellikle yalnızca marjinal iyileştirmeler gerçekleştirilebilir ve hizmetlerin kalitesi, özel bir destek çabasının gösterildiği alanlara göre daha düşüktür.<br>Desteklenen kendi kendine tedarik için maliyetler ve iş modeli<br>- Birçok kırsal bağlamda, desteklenen kendi kendine tedarik, su hizmeti sunumunda en uygun maliyetli yaklaşımdır. Ancak her bağlamda uygulanamayacağından, ortak su temini ile desteklenen Kendi Kendine Yeterlilik modellerini birleştiren karma bir yaklaşım izlenmelidir.<br>- Farklı hizmet sunumu yaklaşımlarının Yaşam Döngüsü Maliyeti (LCC) analizine dayanarak, toplumsal tedarikler için LCC, çalışma ülkelerinde hizmet verilen kişi başına yaklaşık 40 ABD Doları iken, destekli Kendi Kendine tedarik için LCC yaklaşık 10 ABD Doları/kişidir. .<br>- Seyrek nüfuslu bölgelerde, ortak sarf malzemeleri (örneğin el pompaları) daha da maliyetlidir (hizmet edilen kişi başına 100 U$'a kadar), çünkü yalnızca birkaç kişiye ek bir ünite ile hizmet verilebilir. Bu nedenle, tüm kırsal kesimdeki insanlara toplumsal arzla hizmet vermek mali açıdan uygun değildir.<br>- Kendi kendine tedarik teknolojilerinin Zambiya ve Zimbabwe'de uygulanabilirliği göz önüne alındığında, hem toplumsal malzemeleri hem de desteklenen Kendi Kendine tedariki kullanan karma bir yaklaşımın izlenmesinin maliyet tasarrufu, 2030 yılına kadar nüfusun %100'üne ulaşmak için toplam LCC'nin neredeyse %50'sidir. Bu maliyet tasarrufları Zambiya'da 330 milyon ABD Dolarından, Zimbabve'de ise 260 milyon ABD Dolarından fazlasına eşdeğerdir.<br>Gerekli destek hizmetleri<br>- Destekli Kendi Kendine Tedarik, Kendi Kendine Tedarik'i geliştirmek için destek hizmetlerini uygulamaya koyan bir hizmet dağıtım modelidir, dolayısıyla belirli bir teknolojiyle ilgili değildir.<br>- Desteklenen Kendi Kendine Yeterlilik, güvenli suya evrensel erişimin aşamalı olarak gerçekleştirilmesine olanak tanıyan İnsan Hakları Su ve Sanitasyon ile uyumludur. Ancak destekli kendi kendine su temini, hükümeti görevlerinden muaf tutmanın bir yolu değildir: Herkesin nihayet temiz suya erişebilmesini sağlamak için hükümetin oynaması gereken belirli roller vardır.<br>- Kendi kendine tedariki sürdürmek ve ölçeğe taşımak için bağlamsal desteğin yanı sıra uzun vadeli katılım, her düzeyde kapasite geliştirme, izleme ve değerlendirme ve teknik destek, güvenilir finansman, öğrenme ve paylaşıma ihtiyaç vardır.<br>- Sürdürülebilir yerleştirmeyi sağlamak ve özellikle uzak kırsal alanlarda kendi kendine yeterliliği daha da ileri taşımak için bakanlıklar arası işbirliğine ve devlet kurumları içindeki savunuculara ihtiyaç vardır.<br>- Destekli Kendi Kendine Tedarik için herkese uygun tek bir çözüm yoktur; her program için, istenen etkiyi elde etmek için bağlamsal bir tasarıma ve takibe ihtiyaç vardır.<br>- Evsel Su Arıtma ve Güvenli Depolama (HWTS) dahil olmak üzere hijyenin teşvik edilmesi, kendi kendine yeten su kaynakları da dahil olmak üzere borusuz su temini hizmetleri için şiddetle tavsiye edilir.<br>- Kırsal alanlardaki milyonlarca insanın su temini düzeyini önemli ölçüde iyileştirmeye yönelik büyük potansiyele, kendi kendine yetme destekli destek yoluyla erişilmelidir. Zimbabve veya Sierra Leone gibi bazı ülkeler, desteklenen Kendi Kendine Tedarik'i hizmet dağıtım modeli olarak onaylamıştır ve Etiyopya'da Kendi Kendine Tedarik artık ulusal düzeyde ölçeklendirilmektedir.<br>Daha fazla bilgi<br>» Afrika ülkelerinde Kendi Kendine Tedarik ve Destek Hizmetlerinin İncelenmesi: Sentez Raporu).</code> |
437
+ | <code>Coollands for Twitter uygulamasının benzersiz özellikleri nelerdir?</code> | <code>Coolands for Twitter uygulamasının benzersiz özellikleri arasında, yenileme düğmesine gerek kalmadan Gerçek Zamanlı güncellemeler, yeni mesajlar için başlık çubuğunda küçük avatarlar gösteren Avatar Göstergesi, sezgisel ve kullanışlı bağlantı açma için Doğrudan Bağlantı, kolayca geri dönmek için Akıllı Yer İşareti yer alır. önceki okuma konumuna geçiş ve farklı kullanıcılar için özelleştirilmiş bildirim ayarlarına olanak tanıyan Kullanıcı Düzeyi Bildirimi.</code> | <code>Tüm Android uygulamaları kategorileri<br>Tanım<br>Coolands for Twitter devrim niteliğinde bir twitter istemcisidir. Pek çok benzersiz özelliğe sahiptir ve size daha önce hayal etmediğiniz en iyi mobil twitter deneyimini sunar.<br>İlk benzersiz özellik Gerçek Zamanlıdır.<br>Bu uygulamada herhangi bir yenileme düğmesi bulamazsınız çünkü buna kesinlikle ihtiyacınız yoktur. Her açtığınızda en son tweet'leri alacaksınız ve okurken gelen tweet'leri Gerçek Zamanlı olarak alacaksınız. Yani arkadaşınız sizden bahsettiyse anında cevap verebilirsiniz.<br>İkinci benzersiz özellik ise Avatar Göstergesidir.<br>Avatar Göstergesi, yeni mesaj/tweet/bahsettiğinizi belirtmek için başlık çubuğunda gösterilen küçük avatarlardır. Gerçek zamanlı olduğundan, eski zaman çizelgenizi okurken gelen tweet'leri almaya devam edeceksiniz, Avatar-Indicator az önce kimin tweet'ini aldığınızı bilmenizi sağlayacak ve hemen kontrol edip etmeyeceğinize karar verecektir.<br>Üçüncü benzersiz özellik Doğrudan Bağlantıdır<br>Açıkçası bunun bir bağlantıyı açmanın en sezgisel ve kullanışlı yolu olduğunu düşünüyorum. Bir bağlantıyı açmak istediğinizde, zaman çizelgesinde o bağlantıya tıklamanız yeterlidir. Ayrıca bir profil penceresi açmak için bir kullanıcı adını tıklayabilir, bir arama sonucu penceresi açmak için bir karma etiketini tıklayabilirsiniz. Farklı renklerde görüntülenen farklı türden bağlantılar, istediğiniz renge değiştirebilirsiniz.<br>Dördüncü benzersiz özellik Akıllı Yer İşaretidir<br>Bu senaryoyu hiç yaşadınız mı? Ana sayfa zaman çizelgenizi okurken, uygulama size bazı yeni tweet'leriniz olduğunu bildirdi, en yeni tweet'leri okumak için "yukarı git" düğmesini tıklarsınız ve ardından devam etmek için önceki konuma dönmek istersiniz. okumanız. Bunu nasıl yapabilirsin? Diğer twitter istemcilerinde nerede olduğunuzu bulmak için sonuna kadar kaydırmanız gerekir, bu da çok fazla zaman kaybına neden olur. Ama bu uygulamada yukarıya doğru kaydırdığınızda “yukarı git” butonu çıkacak, tıklayın, en üste çıkıp en yeni tweetleri okuyabilirsiniz. Bundan sonra aşağı kaydırdığınızda köşede Akıllı Yer İşareti düğmesi görünecektir. Tıkladığınızda tam olarak bulunduğunuz yere geri dönebilirsiniz.<br>Beşinci benzersiz özellik Kullanıcı Düzeyinde Bildirimdir<br>Tüm yeni tweet'lerinizin bildirim alması anlamsızdır, eğer birkaç kullanıcıdan fazlasını takip ediyorsanız sürekli yeni tweetler alırsınız. Ya yalnızca en çok değer verdiğiniz biri yeni bir tweet yayınladığında bilgilendirilmek istiyorsanız? Bu uygulamada bu çok kolay. Arkadaşınızın bildirim ayarını doğrudan profil ekranından değiştirebilirsiniz. Ayrıca arkadaşlarınız için sırasıyla farklı bildirim zil sesi ayarlayabilirsiniz. Yani bir bildirim zil sesi duyduğunuzda, telefonunuzu açmanıza gerek kalmadan onun kim olduğunu bileceksiniz. Ayrıca tüm etkinleştirilmiş Kullanıcı Düzeyinde Bildirim ayarlarını tek bir yerden yönetebilirsiniz.<br>Ayrıca tweet gönderme/silme, retweetleme, yorumla birlikte retweetleme, yanıtlama, alıntı yapma, doğrudan mesaj gönderme/silme, listelere abone olma/abonelikten çıkma, kullanıcıyı takip etme/takipten vazgeçme, birden fazla hesap desteği, hesabınızla resim ekleme gibi temel Twitter istemcisi özelliklerinin çoğuna sahiptir. tweet'ler, otomatik tamamlamadan bahsetme, son aramanın otomatik tamamlanması, konuşma görünümü.<br>Lütfen denediyseniz bana geri bildirimde bulunun ve tüm e-postalarınızı yanıtlayacağıma SÖZ VERİYORUM.<br>1.30-1.36 güncellemesi:<br>*Reklamsız.<br>*Eski tweet'leri başlatırken ve yüklerken 3 kat daha hızlı.<br>*3 hesap yerine sınırsız hesabı destekleyin.<br>*Yalnızca mevcut hesap yerine tüm hesaplar için bildirim desteği.<br>*Geliştirilmiş bahsetme önerisi özelliği.<br>*Yorumla RT yapmak için URL bağlantısını kullanın, böylece daha fazla karaktere yorum yapabilirsiniz.<br>*Konuşma görünümü, konuşma görünümünü göstermek için yanıtlanan tweet'teki turuncu (rengi değiştirebilirsiniz) kullanıcı adına tıklayın.<br>*Daha uzun tweet'i destekleyin, daha uzun tweet otomatik olarak resme dönüştürülecektir. Gerçekten kendin denemelisin.<br>*Daha uzun tweet'i desteklemek için iyileştirilmiş tweet oluşturma görünümü.<br>*Diğer uygulamalar tarafından paylaşılan tanıtıcı metnini destekleyin.<br>103 değerlendirmeden<br>Twitter için Coolands'ı indirin<br>Ücretsiz - V1.38 - 298K<br>Üzgünüm ...<br>Bu uygulama artık mevcut değil.<br>Bu uygulamayı paylaş<br>Ekran görüntüleri</code> |
438
+ * Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
439
+ ```json
440
+ {
441
+ "scale": 20.0,
442
+ "similarity_fct": "cos_sim"
443
+ }
444
+ ```
445
+
446
+ ### Training Hyperparameters
447
+ #### Non-Default Hyperparameters
448
+
449
+ - `gradient_accumulation_steps`: 8
450
+ - `learning_rate`: 1e-06
451
+ - `num_train_epochs`: 1
452
+ - `lr_scheduler_type`: cosine
453
+ - `warmup_ratio`: 0.01
454
+ - `tf32`: True
455
+ - `optim`: adamw_torch_fused
456
+ - `batch_sampler`: no_duplicates
457
+
458
+ #### All Hyperparameters
459
+ <details><summary>Click to expand</summary>
460
+
461
+ - `overwrite_output_dir`: False
462
+ - `do_predict`: False
463
+ - `eval_strategy`: no
464
+ - `prediction_loss_only`: True
465
+ - `per_device_train_batch_size`: 8
466
+ - `per_device_eval_batch_size`: 8
467
+ - `per_gpu_train_batch_size`: None
468
+ - `per_gpu_eval_batch_size`: None
469
+ - `gradient_accumulation_steps`: 8
470
+ - `eval_accumulation_steps`: None
471
+ - `torch_empty_cache_steps`: None
472
+ - `learning_rate`: 1e-06
473
+ - `weight_decay`: 0.0
474
+ - `adam_beta1`: 0.9
475
+ - `adam_beta2`: 0.999
476
+ - `adam_epsilon`: 1e-08
477
+ - `max_grad_norm`: 1.0
478
+ - `num_train_epochs`: 1
479
+ - `max_steps`: -1
480
+ - `lr_scheduler_type`: cosine
481
+ - `lr_scheduler_kwargs`: {}
482
+ - `warmup_ratio`: 0.01
483
+ - `warmup_steps`: 0
484
+ - `log_level`: passive
485
+ - `log_level_replica`: warning
486
+ - `log_on_each_node`: True
487
+ - `logging_nan_inf_filter`: True
488
+ - `save_safetensors`: True
489
+ - `save_on_each_node`: False
490
+ - `save_only_model`: False
491
+ - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
492
+ - `no_cuda`: False
493
+ - `use_cpu`: False
494
+ - `use_mps_device`: False
495
+ - `seed`: 42
496
+ - `data_seed`: None
497
+ - `jit_mode_eval`: False
498
+ - `use_ipex`: False
499
+ - `bf16`: False
500
+ - `fp16`: False
501
+ - `fp16_opt_level`: O1
502
+ - `half_precision_backend`: auto
503
+ - `bf16_full_eval`: False
504
+ - `fp16_full_eval`: False
505
+ - `tf32`: True
506
+ - `local_rank`: 0
507
+ - `ddp_backend`: None
508
+ - `tpu_num_cores`: None
509
+ - `tpu_metrics_debug`: False
510
+ - `debug`: []
511
+ - `dataloader_drop_last`: False
512
+ - `dataloader_num_workers`: 0
513
+ - `dataloader_prefetch_factor`: None
514
+ - `past_index`: -1
515
+ - `disable_tqdm`: False
516
+ - `remove_unused_columns`: True
517
+ - `label_names`: None
518
+ - `load_best_model_at_end`: False
519
+ - `ignore_data_skip`: False
520
+ - `fsdp`: []
521
+ - `fsdp_min_num_params`: 0
522
+ - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
523
+ - `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
524
+ - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
525
+ - `deepspeed`: None
526
+ - `label_smoothing_factor`: 0.0
527
+ - `optim`: adamw_torch_fused
528
+ - `optim_args`: None
529
+ - `adafactor`: False
530
+ - `group_by_length`: False
531
+ - `length_column_name`: length
532
+ - `ddp_find_unused_parameters`: None
533
+ - `ddp_bucket_cap_mb`: None
534
+ - `ddp_broadcast_buffers`: False
535
+ - `dataloader_pin_memory`: True
536
+ - `dataloader_persistent_workers`: False
537
+ - `skip_memory_metrics`: True
538
+ - `use_legacy_prediction_loop`: False
539
+ - `push_to_hub`: False
540
+ - `resume_from_checkpoint`: None
541
+ - `hub_model_id`: None
542
+ - `hub_strategy`: every_save
543
+ - `hub_private_repo`: False
544
+ - `hub_always_push`: False
545
+ - `gradient_checkpointing`: False
546
+ - `gradient_checkpointing_kwargs`: None
547
+ - `include_inputs_for_metrics`: False
548
+ - `eval_do_concat_batches`: True
549
+ - `fp16_backend`: auto
550
+ - `push_to_hub_model_id`: None
551
+ - `push_to_hub_organization`: None
552
+ - `mp_parameters`:
553
+ - `auto_find_batch_size`: False
554
+ - `full_determinism`: False
555
+ - `torchdynamo`: None
556
+ - `ray_scope`: last
557
+ - `ddp_timeout`: 1800
558
+ - `torch_compile`: False
559
+ - `torch_compile_backend`: None
560
+ - `torch_compile_mode`: None
561
+ - `dispatch_batches`: None
562
+ - `split_batches`: None
563
+ - `include_tokens_per_second`: False
564
+ - `include_num_input_tokens_seen`: False
565
+ - `neftune_noise_alpha`: None
566
+ - `optim_target_modules`: None
567
+ - `batch_eval_metrics`: False
568
+ - `eval_on_start`: False
569
+ - `use_liger_kernel`: False
570
+ - `eval_use_gather_object`: False
571
+ - `batch_sampler`: no_duplicates
572
+ - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
573
+
574
+ </details>
575
+
576
+ ### Framework Versions
577
+ - Python: 3.11.11
578
+ - Sentence Transformers: 3.1.1
579
+ - Transformers: 4.45.2
580
+ - PyTorch: 2.5.1+cu121
581
+ - Accelerate: 1.2.1
582
+ - Datasets: 3.2.0
583
+ - Tokenizers: 0.20.3
584
+
585
+ ## Citation
586
+
587
+ ### BibTeX
588
+
589
+ #### Sentence Transformers
590
+ ```bibtex
591
+ @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
592
+ title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
593
+ author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
594
+ booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
595
+ month = "11",
596
+ year = "2019",
597
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
598
+ url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
599
+ }
600
+ ```
601
+
602
+ #### MultipleNegativesRankingLoss
603
+ ```bibtex
604
+ @misc{henderson2017efficient,
605
+ title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
606
+ author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
607
+ year={2017},
608
+ eprint={1705.00652},
609
+ archivePrefix={arXiv},
610
+ primaryClass={cs.CL}
611
+ }
612
+ ```
613
+
614
+ <!--
615
+ ## Glossary
616
+
617
+ *Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
618
+ -->
619
+
620
+ <!--
621
+ ## Model Card Authors
622
+
623
+ *Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
624
+ -->
625
+
626
+ <!--
627
+ ## Model Card Contact
628
+
629
+ *Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
630
+ -->
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,28 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "/content/intfloat-fine-tuned/checkpoint-90",
3
+ "architectures": [
4
+ "XLMRobertaModel"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "hidden_act": "gelu",
11
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
12
+ "hidden_size": 1024,
13
+ "initializer_range": 0.02,
14
+ "intermediate_size": 4096,
15
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
16
+ "max_position_embeddings": 514,
17
+ "model_type": "xlm-roberta",
18
+ "num_attention_heads": 16,
19
+ "num_hidden_layers": 24,
20
+ "output_past": true,
21
+ "pad_token_id": 1,
22
+ "position_embedding_type": "absolute",
23
+ "torch_dtype": "float32",
24
+ "transformers_version": "4.45.2",
25
+ "type_vocab_size": 1,
26
+ "use_cache": true,
27
+ "vocab_size": 250002
28
+ }
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "3.1.1",
4
+ "transformers": "4.45.2",
5
+ "pytorch": "2.5.1+cu121"
6
+ },
7
+ "prompts": {},
8
+ "default_prompt_name": null,
9
+ "similarity_fn_name": null
10
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:18f032520804f9c3f7d9f3ee66cd9d7d2484675e53cc4f12f4fafbfe8384c13c
3
+ size 2239607176
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
+ }
sentencepiece.bpe.model ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:cfc8146abe2a0488e9e2a0c56de7952f7c11ab059eca145a0a727afce0db2865
3
+ size 5069051
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": true,
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 sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
3
+ size 17082987
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,62 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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": true,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "additional_special_tokens": [],
45
+ "bos_token": "<s>",
46
+ "clean_up_tokenization_spaces": true,
47
+ "cls_token": "<s>",
48
+ "eos_token": "</s>",
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_side": "right",
56
+ "sep_token": "</s>",
57
+ "stride": 0,
58
+ "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
59
+ "truncation_side": "right",
60
+ "truncation_strategy": "longest_first",
61
+ "unk_token": "<unk>"
62
+ }