Add new SentenceTransformer model

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "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
+}

3_MyLinearAdapter/adapter_model.bin

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0de182ad7f14692bb5370d349960332b08e9bfe725e8cc782f419734b91b86be
+size 4199996

README.md

@@ -0,0 +1,523 @@
+---
+base_model: intfloat/multilingual-e5-large
+language:
+- multilingual
+library_name: sentence-transformers
+license: apache-2.0
+metrics:
+- cosine_accuracy
+- dot_accuracy
+- manhattan_accuracy
+- euclidean_accuracy
+- max_accuracy
+pipeline_tag: sentence-similarity
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:1412
+- loss:TripletLoss
+widget:
+- source_sentence: Chapado de paramento vertical exterior a una altura <= 3 m, con
+    piedra calcárea nacional con una cara apomazada, precio alto, de 30 mm de espesor
+    con taladros para fijaciones y arista viva en los cuatro bordes y de 2501 a 6400
+    cm2, colocada con adhesivo C2 TE (UNE-EN 12004) y ganchos de acero inoxidable,
+    y rejuntado con lechada CG2 (UNE-EN 13888)
+  sentences:
+  - Piso laminado de madera de cerezo, compuesto por tablas multicapa con un acabado
+    de 2,5 a 2,9 mm de grosor, dimensiones superiores a 1900 mm de largo y 200 mm
+    de ancho, con un espesor total de 14 mm, que incluye 3 listones por tabla y sistema
+    de unión para encolar, instalado sobre una base de polietileno expandido de 3
+    mm.
+  - Revestimiento de pared exterior a una altura máxima de 3 m, utilizando piedra
+    caliza nacional con acabado pulido, de 30 mm de grosor, con perforaciones para
+    fijaciones y bordes afilados, con dimensiones de 2501 a 6400 cm2, instalado con
+    adhesivo C2 TE (UNE-EN 12004) y ganchos de acero inoxidable, y sellado con mortero
+    CG2 (UNE-EN 13888).
+  - Revestimiento de paramento interior a una altura > 3 m, con cerámica importada
+    con acabado rugoso, precio bajo, de 15 mm de espesor sin perforaciones y arista
+    redondeada en los bordes, y de 1000 a 2500 cm2, colocada con mortero convencional
+    y sin rejuntado.
+- source_sentence: Hormigonado para muro, con hormigón para armar autocompactante
+    con aditivo hidrófugo HA - 35 / AC / 20 / XC4 + XD3 + XA1 con una cantidad de
+    cemento de 325 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.5, colocado con cubilote
+  sentences:
+  - Pared exterior de panel de madera contralaminada de 180 mm de grosor, compuesta
+    por 5 capas de madera de pino C24, unidas con adhesivo libre de urea-formaldehído,
+    con disposición transversal en ambas caras, sin tratamiento hidrófugo, y acabado
+    superficial tipo vivienda en ambas caras utilizando madera de Alerce europeo barnizada
+    en un lado y madera de abeto rojo con lasur en el otro, fijada mecánicamente,
+    con desolidarización del soporte mediante banda resiliente de caucho EPDM, unida
+    con grapas; los paneles se ensamblan mediante machihembrado y se fijan con tornillos
+    de acero, sellando las juntas interiores con cinta adhesiva de goma butílica y
+    las exteriores con cinta autoadhesiva de polietileno acrílico, tras aplicar una
+    imprimación acrílica incolora; se resuelven las uniones con tornillos de acero
+    y se fijan los paneles con elementos de acero galvanizado.
+  - Hormigonado para pavimento, utilizando hormigón convencional con aditivo retardante
+    de fraguado, con una cantidad de cemento de 400 kg/m3 y relación agua-cemento
+    =< 0.6, aplicado con bomba de presión.
+  - Vertido de hormigón para la construcción de muros, utilizando hormigón autocompactante
+    con aditivo impermeabilizante HA - 35 / AC / 20 / XC4 + XD3 + XA1, con una dosificación
+    de cemento de 325 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.5, aplicado
+    mediante cubilote.
+- source_sentence: Caldera mural de condensación, para gas propano, de 70 kW de potencia
+    térmica útil, para calefacción, superficies de transmisión de calor de acero inoxidable
+    1.4404 (AISI 316L), quemador monobloque modulate de tipo premezcla con modulación
+    1:4, temperatura de funcionamiento 80°C, temperatura máxima 90°C, presión máxima
+    0,4 MPa, eficiencia en régimen de alta temperatura (80/60°C) del 88% respecto
+    al PCS, eficiencia en régimen de baja temperatura (50/30°C) al 30% de la carga
+    del 98% respecto al PCS, funcionamiento en función de la temperatura exterior,
+    para instalación como caldera individual, no incluye la bomba circuladora, colocada
+    con soportes murales
+  sentences:
+  - Caldera de leña de alto rendimiento, diseñada para calefacción de espacios amplios,
+    con una capacidad de 50 kW, fabricada en acero al carbono, equipada con un sistema
+    de combustión de leña de tipo tradicional, temperatura de operación de 70°C, presión
+    de trabajo de 0,5 MPa, eficiencia energética del 75% en condiciones de carga máxima,
+    ideal para instalaciones en zonas rurales, incluye sistema de ventilación forzada,
+    montada sobre base de hormigón.
+  - Vertido de hormigón para vigas inclinadas, utilizando hormigón pretensado con
+    aditivo impermeabilizante HP - 40 / F / 20 / XC4, con una dosificación de cemento
+    de 350 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.45, aplicado con cubilote.
+  - Caldera de condensación mural para gas propano, con una potencia térmica útil
+    de 70 kW, diseñada para calefacción, equipada con superficies de intercambio térmico
+    de acero inoxidable 1.4404 (AISI 316L), quemador monobloque de modulación premezclada
+    con una relación de modulación de 1:4, operando a una temperatura de 80°C y un
+    máximo de 90°C, con una presión máxima de 0,4 MPa, eficiencia del 88% en alta
+    temperatura (80/60°C) y del 98% en baja temperatura (50/30°C) al 30% de carga,
+    con control de funcionamiento según la temperatura exterior, adecuada para instalación
+    como caldera individual, sin bomba circuladora, montada con soportes en la pared.
+- source_sentence: Alcantarilla con tubo de polietileno de alta densidad de designación
+    PE 100, de 450 mm de diámetro nominal, de 10 bar de presión nominal, serie SDR
+    17, según la norma UNE-EN 12201-2, soldada, con grado de dificultad media y colocado
+    en el fondo de la zanja, en entorno urbano sin dificultad de movilidad, en aceras
+    <= 3 m de ancho o calzada/plataforma única <= 7 m de ancho, con afectación por
+    servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de más de100 m
+  sentences:
+  - Paneles de aislamiento de poliestireno extruido (XPS) de 160 mm de grosor, con
+    una resistencia a compresión mínima de 300 kPa y una resistencia térmica de entre
+    5.714 y 5.161 m²·K/W, acabados con superficie lisa y bordes en media madera, instalados
+    con adhesivo de mortero.
+  - Tubería de polietileno de alta densidad PE 100, de 450 mm de diámetro, con una
+    presión nominal de 10 bar y serie SDR 17, conforme a la norma UNE-EN 12201-2,
+    instalada en el fondo de una zanja en un entorno urbano, con dificultad media,
+    en aceras de hasta 3 m de ancho o calzadas de hasta 7 m, afectada por servicios
+    y mobiliario urbano, en proyectos que superan los 100 m.
+  - Alcantarilla de concreto armado con refuerzo de acero, de 600 mm de diámetro nominal,
+    diseñada para soportar 15 bar de presión, serie SDR 26, conforme a la norma UNE-EN
+    1916, instalada en la parte superior de la zanja, en un entorno rural con acceso
+    restringido, en caminos de tierra <= 5 m de ancho, sin interferencias por servicios
+    o elementos de infraestructura, en proyectos de menos de 50 m.
+- source_sentence: Vidrio aislante de luna incolora de 5 mm de espesor, cámara de
+    aire de 10 mm y luna de 3+3 mm de espesor con 1 butiral de color estándard de
+    luna de coloreado, clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, colocado con perfiles conformados
+    de neopreno sobre aluminio o PVC
+  sentences:
+  - Vidrio templado de color azul de 6 mm de espesor, con una cámara de aire de 12
+    mm y luna de 4+4 mm de espesor, utilizando un butiral transparente, clase 1 (A)
+    1 según UNE-EN 12600, instalado con marcos de acero inoxidable.
+  - Sistema de aislamiento térmico exterior (SATE) con paneles de poliestireno expandido
+    (EPS) de 40 mm, que ofrece una resistencia térmica de 1,05 m2·K/W, fijado con
+    mortero de cemento y reforzado con malla de fibra de vidrio, terminado con un
+    enfoscado monocapa de cemento, cumpliendo con la normativa UNE-EN 998-1.
+  - Vidrio doble de 5 mm de espesor con cámara de aire de 10 mm y vidrio laminado
+    de 3+3 mm, utilizando butiral estándar de color, clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600,
+    instalado con marcos de neopreno sobre aluminio o PVC.
+model-index:
+- name: Multilingual E5 Large with Linear Adapter for Construction Terms
+  results:
+  - task:
+      type: triplet
+      name: Triplet
+    dataset:
+      name: validation set
+      type: validation-set
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9772727272727273
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: dot_accuracy
+      value: 0.056818181818181816
+      name: Dot Accuracy
+    - type: manhattan_accuracy
+      value: 0.9772727272727273
+      name: Manhattan Accuracy
+    - type: euclidean_accuracy
+      value: 0.9772727272727273
+      name: Euclidean Accuracy
+    - type: max_accuracy
+      value: 0.9772727272727273
+      name: Max Accuracy
+---
+
+# Multilingual E5 Large with Linear Adapter for Construction Terms
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large). 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.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** Sentence Transformer
+- **Base model:** [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+- **Language:** multilingual
+- **License:** apache-2.0
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
+- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
+
+### Full Model Architecture
+
+```
+SentenceTransformer(
+  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
+  (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})
+  (2): Normalize()
+  (linear_adapter): MyLinearAdapter(
+    (linear): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)
+  )
+)
+```
+
+## Usage
+
+### Direct Usage (Sentence Transformers)
+
+First install the Sentence Transformers library:
+
+```bash
+pip install -U sentence-transformers
+```
+
+Then you can load this model and run inference.
+```python
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+
+# Download from the 🤗 Hub
+model = SentenceTransformer("RamsesDIIP/me5-large-construction-adapter")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Vidrio aislante de luna incolora de 5 mm de espesor, cámara de aire de 10 mm y luna de 3+3 mm de espesor con 1 butiral de color estándard de luna de coloreado, clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, colocado con perfiles conformados de neopreno sobre aluminio o PVC',
+    'Vidrio doble de 5 mm de espesor con cámara de aire de 10 mm y vidrio laminado de 3+3 mm, utilizando butiral estándar de color, clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, instalado con marcos de neopreno sobre aluminio o PVC.',
+    'Vidrio templado de color azul de 6 mm de espesor, con una cámara de aire de 12 mm y luna de 4+4 mm de espesor, utilizando un butiral transparente, clase 1 (A) 1 según UNE-EN 12600, instalado con marcos de acero inoxidable.',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 1024]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Triplet
+* Dataset: `validation-set`
+* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
+
+| Metric             | Value      |
+|:-------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy    | 0.9773     |
+| dot_accuracy       | 0.0568     |
+| manhattan_accuracy | 0.9773     |
+| euclidean_accuracy | 0.9773     |
+| **max_accuracy**   | **0.9773** |
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 1,412 training samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                               | positive                                                                             | negative                                                                            |
+  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 13 tokens</li><li>mean: 105.73 tokens</li><li>max: 317 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 102.31 tokens</li><li>max: 282 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 86.46 tokens</li><li>max: 265 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
+  |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Hormigonado para riostras y pilarejos, con hormigón para armar autocompactante HA - 40 / AC / 20 / XC4 + XS1 + XA1 con una cantidad de cemento de 350 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.45, colocado con cubilote</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                       | <code>Vertido de hormigón para vigas y columnas, utilizando hormigón autocompactante HA - 40 / AC / 20 / XC4 + XS1 + XA1 con una dosificación de cemento de 350 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.45, aplicado con cubilote.</code>                                                                                                                                                                                   | <code>Hormigonado para cimientos y muros, utilizando hormigón convencional de resistencia media con una cantidad de cemento de 300 kg/m3 y relación agua-cemento =< 0.50, vertido manualmente.</code>                                                                                                                                                                                                |
+  | <code>Tapón extremo de polietileno, diámetro nominal DN 400, conexión hembra-hembra, de superficies interna lisa y externa lisa reforzada con nervios, de fabricación inyectada según norma UNE-EN 13476-3, apta para tubo de saneamiento enterrado sin presión de superficies interna lisa y externa perfilada según norma UNE-EN 13476-3, para doble unión elástica con anillas elastoméricas de estanquidad, colocado sobre lecho de arena de 15 cm de espesor, incluído el relleno del apoyo, con pisón vibrante eléctrico</code> | <code>Tapón de polietileno de diámetro nominal DN 400, con conexión hembra-hembra, superficies internas y externas lisas, fabricado por inyección conforme a la norma UNE-EN 13476-3, adecuado para tubería de saneamiento enterrada sin presión, con doble unión elástica y anillas de sellado, instalado sobre un lecho de arena de 15 cm de grosor, incluyendo el relleno de soporte, utilizando un pisón vibrante eléctrico.</code> | <code>Tapón de PVC, diámetro nominal DN 500, conexión macho-hembra, de superficies interna rugosa y externa lisa, de fabricación extruida según norma UNE-EN 1401, apto para tubo de desagüe superficial con superficies interna y externa lisas, para unión rígida con adhesivo, colocado sobre lecho de grava de 20 cm de espesor, excluido el relleno del soporte, con compactador manual.</code> |
+  | <code>Vidrio aislante de luna incolora de 6+6 mm de espesor con 1 butiral de color estándard clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, cámara de aire de 6 mm y luna de 8+8 mm de espesor con 1 butiral transparente de luna incolora, clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, colocado con perfiles conformados de neopreno sobre aluminio o PVC</code>                                                                                                                                                                                            | <code>Vidrio doble de 6+6 mm de espesor con butiral estándar de color clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, con una cámara de aire de 6 mm y un vidrio de 8+8 mm de espesor con butiral transparente, clase 2 (B) 2 según UNE-EN 12600, instalado con marcos de neopreno sobre aluminio o PVC.</code>                                                                                                                                       | <code>Vidrio templado de color verde de 10+10 mm de espesor con 1 butiral de color personalizado clase 1 (A) 1 según UNE-EN 12600, cámara de aire de 8 mm y luna de 6+6 mm de espesor con 1 butiral opaco, clase 1 (A) 1 según UNE-EN 12600, instalado con marcos de acero inoxidable.</code>                                                                                                        |
+* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
+      "triplet_margin": 5
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 176 evaluation samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 176 samples:
+  |         | anchor                                                                               | positive                                                                             | negative                                                                            |
+  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 111.19 tokens</li><li>max: 298 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 104.95 tokens</li><li>max: 272 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 86.95 tokens</li><li>max: 235 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
+  |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Sistema de aislamiento térmico por el exterior (SATE) con aislamiento exterior para soporte de revestimiento delgado, con plancha de poliestireno expandido (EPS), de 40 mm de espesor, de 60 kPa de tensión a la compresión, de 1,05 m2·K/W de resistencia térmica, con una cara lisa y borde recto, fijada mecánicamente con mortero de cemento para uso corriente (GP) y taco y soporte de nylon, y revestida con morter de cemento para uso corriente (GP) con malla de fibra de vidrio revestida de PVC, de dimensiones 4x4 mm, con un peso mínimo de 160 g/m2 embebida, acabado exteriormente con enfoscado con mortero monocapa (OC) de cemento, de designación CSIII-W2, según la norma UNE-EN 998-1, colocado manualmente y acabado liso, con parte proporcional de protección de arista con cantonera de aluminio de 5 mm de espesor y 25 mm de desarrollo. No incluye la preparación del soporte. B2+R3 según CTE/DB-HS 2006</code> | <code>Sistema de aislamiento térmico exterior (SATE) con paneles de poliestireno expandido (EPS) de 40 mm, que ofrece una resistencia térmica de 1,05 m2·K/W, fijado con mortero de cemento y reforzado con malla de fibra de vidrio, terminado con un enfoscado monocapa de cemento, cumpliendo con la normativa UNE-EN 998-1.</code>  | <code>Sistema de impermeabilización de techos con membrana asfáltica de 3 mm de espesor, con una resistencia a la tracción de 200 N/5 cm, fijada mecánicamente con tornillos de acero inoxidable y sellada con masilla de poliuretano, y revestida con gravilla de 10 mm de diámetro, para mejorar la durabilidad y la estética del acabado, con un peso mínimo de 300 g/m2, colocada en capas cruzadas y con un acabado rugoso, sin incluir la preparación del soporte. B1+R2 según CTE/DB-HS 2006.</code> |
+  | <code>Pared de cerramiento de dos caras vistas de 20 cm de espesor de bloque macizo de mortero cemento, de 400x90x200 mm, liso, blanco con componentes hidrofugantes, categoría I según la norma UNE-EN 771-3, tomado con mortero cemento 1:6 de cemento blanco de albañilería</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | <code>Muro de cerramiento de doble cara de 20 cm de grosor, construido con bloques macizos de mortero de cemento de dimensiones 400x90x200 mm, acabado liso y blanco, con aditivos hidrofugantes, clasificado como categoría I según la norma UNE-EN 771-3, unido con mortero de cemento 1:6 de cemento blanco para albañilería.</code> | <code>Pared de soporte de una sola cara de 15 cm de espesor de ladrillo hueco de arcilla, de 300x150x200 mm, rugoso, rojo sin aditivos, categoría II según la norma UNE-EN 771-1, unida con mortero de cal 1:3 de cemento gris.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                      |
+  | <code>Hormigonado de losas con hormigón para armar con aditivo hidrófugo HA - 30 / B / 20 / XC4 + XD3 + XF4 + XM2 con una cantidad de cemento de 350 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.5, colocado con cubilote</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | <code>Vertido de losas utilizando hormigón armado con aditivo impermeabilizante HA - 30 / B / 20 / XC4 + XD3 + XF4 + XM2, con una dosificación de cemento de 350 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.5, aplicado con cubilote.</code>                                                                                   | <code>Hormigonado de columnas con hormigón para estructuras de soporte con aditivo retardante HR - 25 / A / 15 / XC2 + XD1 + XF2 + XM1 con una cantidad de cemento de 400 kg/m3 y relación agua cemento =< 0.6, vertido con bomba.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                   |
+* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
+      "triplet_margin": 5
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 5
+- `per_device_eval_batch_size`: 5
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `num_train_epochs`: 5
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `overwrite_output_dir`: False
+- `do_predict`: False
+- `eval_strategy`: steps
+- `prediction_loss_only`: True
+- `per_device_train_batch_size`: 5
+- `per_device_eval_batch_size`: 5
+- `per_gpu_train_batch_size`: None
+- `per_gpu_eval_batch_size`: None
+- `gradient_accumulation_steps`: 1
+- `eval_accumulation_steps`: None
+- `torch_empty_cache_steps`: None
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 5
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `warmup_steps`: 0
+- `log_level`: passive
+- `log_level_replica`: warning
+- `log_on_each_node`: True
+- `logging_nan_inf_filter`: True
+- `save_safetensors`: True
+- `save_on_each_node`: False
+- `save_only_model`: False
+- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
+- `no_cuda`: False
+- `use_cpu`: False
+- `use_mps_device`: False
+- `seed`: 42
+- `data_seed`: None
+- `jit_mode_eval`: False
+- `use_ipex`: False
+- `bf16`: False
+- `fp16`: True
+- `fp16_opt_level`: O1
+- `half_precision_backend`: auto
+- `bf16_full_eval`: False
+- `fp16_full_eval`: False
+- `tf32`: None
+- `local_rank`: 0
+- `ddp_backend`: None
+- `tpu_num_cores`: None
+- `tpu_metrics_debug`: False
+- `debug`: []
+- `dataloader_drop_last`: False
+- `dataloader_num_workers`: 0
+- `dataloader_prefetch_factor`: None
+- `past_index`: -1
+- `disable_tqdm`: False
+- `remove_unused_columns`: True
+- `label_names`: None
+- `load_best_model_at_end`: False
+- `ignore_data_skip`: False
+- `fsdp`: []
+- `fsdp_min_num_params`: 0
+- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
+- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
+- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
+- `deepspeed`: None
+- `label_smoothing_factor`: 0.0
+- `optim`: adamw_torch
+- `optim_args`: None
+- `adafactor`: False
+- `group_by_length`: False
+- `length_column_name`: length
+- `ddp_find_unused_parameters`: None
+- `ddp_bucket_cap_mb`: None
+- `ddp_broadcast_buffers`: False
+- `dataloader_pin_memory`: True
+- `dataloader_persistent_workers`: False
+- `skip_memory_metrics`: True
+- `use_legacy_prediction_loop`: False
+- `push_to_hub`: False
+- `resume_from_checkpoint`: None
+- `hub_model_id`: None
+- `hub_strategy`: every_save
+- `hub_private_repo`: False
+- `hub_always_push`: False
+- `gradient_checkpointing`: False
+- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
+- `include_inputs_for_metrics`: False
+- `eval_do_concat_batches`: True
+- `fp16_backend`: auto
+- `push_to_hub_model_id`: None
+- `push_to_hub_organization`: None
+- `mp_parameters`: 
+- `auto_find_batch_size`: False
+- `full_determinism`: False
+- `torchdynamo`: None
+- `ray_scope`: last
+- `ddp_timeout`: 1800
+- `torch_compile`: False
+- `torch_compile_backend`: None
+- `torch_compile_mode`: None
+- `dispatch_batches`: None
+- `split_batches`: None
+- `include_tokens_per_second`: False
+- `include_num_input_tokens_seen`: False
+- `neftune_noise_alpha`: None
+- `optim_target_modules`: None
+- `batch_eval_metrics`: False
+- `eval_on_start`: False
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss | validation-set_max_accuracy |
+|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:---------------------------:|
+| 0.7067 | 200  | 4.3691        | 3.3158          | 0.9318                      |
+| 1.4134 | 400  | 2.0025        | 1.2971          | 0.9716                      |
+| 2.1201 | 600  | 1.0978        | 1.1959          | 0.9716                      |
+| 2.8269 | 800  | 0.7522        | 0.6714          | 0.9943                      |
+| 3.5336 | 1000 | 0.5156        | 0.7532          | 0.9659                      |
+| 4.2403 | 1200 | 0.3121        | 0.5983          | 0.9773                      |
+| 4.9470 | 1400 | 0.2111        | 0.5432          | 0.9773                      |
+| 5.0    | 1415 | -             | -               | 0.9773                      |
+
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- Sentence Transformers: 3.2.0
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.4.1+cu121
+- Accelerate: 0.34.2
+- Datasets: 3.0.1
+- Tokenizers: 0.19.1
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+
+#### Sentence Transformers
+```bibtex
+@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
+    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
+    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
+    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
+    month = "11",
+    year = "2019",
+    publisher = "Association for Computational Linguistics",
+    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
+}
+```
+
+#### TripletLoss
+```bibtex
+@misc{hermans2017defense,
+    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
+    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
+    year={2017},
+    eprint={1703.07737},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.CV}
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+  "_name_or_path": "intfloat/multilingual-e5-large",
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 1024,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 4096,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 16,
+  "num_hidden_layers": 24,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.2.0",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.4.1+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a4ba380b7a564699031f5d413fc095fe8d9bfdbb915fe76ec08e5200ce119e94
+size 2239607176

modules.json

@@ -0,0 +1,26 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  },
+  {
+    "idx": 3,
+    "name": "linear_adapter",
+    "path": "3_MyLinearAdapter",
+    "type": "__main__.MyLinearAdapter"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

sentencepiece.bpe.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cfc8146abe2a0488e9e2a0c56de7952f7c11ab059eca145a0a727afce0db2865
+size 5069051

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "<unk>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
+size 17082987

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,54 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}