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---
base_model: intfloat/multilingual-e5-large
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:46
- loss:TripletLoss
widget:
- source_sentence: Base de zahorras artificial, con extendido y compactado del material
al 100% del PM, en entorno urbano con dificultad de mobilidad, en aceras > 5 m
de ancho o calzada/plataforma única > 12 m de ancho, sin afectación por servicios
o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de 0.2 a 2 m3
sentences:
- Vertido de hormigón para muros de contención de hasta 3 m de altura, utilizando
hormigón armado con aditivo impermeabilizante HA - 40 / B / 10 / XC2, con una
dosificación de 375 kg de cemento por metro cúbico y una relación agua-cemento
menor o igual a 0.45, realizado con cubilote.
- Capa de grava artificial, con distribución y compactación del material al 100%
del Proctor Modificado, en área urbana con limitaciones de acceso, en aceras mayores
a 5 m de ancho o calzadas/plataformas únicas superiores a 12 m de ancho, sin interferencias
de servicios o mobiliario urbano, en trabajos de 0.2 a 2 m3.
- Base de hormigón armado, con vertido y fraguado del material al 80% del volumen,
en área rural con fácil acceso, en caminos de tierra > 3 m de ancho o senderos
> 8 m de ancho, con interferencia por instalaciones eléctricas o elementos de
paisajismo, en proyectos de 1 a 5 m3.
- source_sentence: Semivigueta y bovedilla para forjado de 16+4 cm, hasta 3 m de altura,
como máximo, con bovedilla de mortero de cemento y semiviguetas de hormigón armado
de 15 y 16 cm de altura, Indeterminadointerejes 0,6 m, luz entre 2,5 y 5 m, de
momento flector último 18,0 a 26,3 kN·m por m de ancho de techo
sentences:
- Semivigueta y bovedilla para losas de 16+4 cm, con una altura máxima de 3 m, utilizando
bovedillas de mortero de cemento y semiviguetas de hormigón armado de 15 y 16
cm de altura, con un intereje indeterminado de 0,6 m y luces que varían entre
2,5 y 5 m, soportando un momento flector último de 18,0 a 26,3 kN·m por metro
de ancho de la losa.
- Radiador de acero de 8 secciones con 2 columnas, altura máxima de 650 mm, diseñado
para agua caliente a 6 bar y 110 °C, con soporte para instalación empotrada, válvulas
termostáticas para sistema monotubular y purgador manual.
- Vigueta y ladrillo para pared de 20+5 cm, hasta 4 m de altura, como mínimo, con
ladrillo de arcilla y viguetas de acero de 20 y 22 cm de altura, interejes indeterminados
de 0,8 m, luz entre 3,0 y 6 m, de momento flector último 15,0 a 20,0 kN·m por
m de ancho de pared.
- source_sentence: Pared para pozo rectangular de 70x30 cm, de 29 cm de espesor de
ladrillo perforado, enfoscada y enlucida por dentro y enfoscado previo por fuera
con mortero cemento 1:4
sentences:
- Muro para un pozo rectangular de 70x30 cm, con un grosor de 29 cm de ladrillo
hueco, revestido y acabado interiormente, y con un enfoscado exterior previo utilizando
mortero de cemento en proporción 1:4.
- Marco de ventana de pino flandes, con dimensiones de 70x35 mm2, diseñado para
un espacio de obra de aproximadamente 150x290 cm.
- Pared para piscina circular de 70x30 cm, de 29 cm de espesor de ladrillo macizo,
revestida y pintada por dentro y con impermeabilización previa por fuera con mortero
de cal 1:4.
- source_sentence: Conjunto de cuatro captadores solares planos de plancha de cobre
con vidrio templado, envolvente de aluminio anodizado y aislamiento de espuma
de poliuretano con una superficie activa de 2.25 a 2.55 m2, un rendimiento máximo
de 90 % y un coeficiente de pérdidas <= 5 W/(m2·°C), colocado con soporte vertical
sentences:
- Conjunto de cuatro paneles fotovoltaicos de silicio monocristalino con marco de
acero inoxidable y sistema de refrigeración líquida, con una superficie activa
de 2.25 a 2.55 m2, un rendimiento máximo de 95 % y un coeficiente de pérdidas
<= 3 W/(m2·°C), instalado en una estructura inclinada.
- Interruptor doble modular de 2 módulos estrechos, unipolar (1P), 10 AX/250 V,
con tecla, de alta gama, empotrado, con marco adaptador para mecanismos modulares
en caja universal de 1 elemento de alta gama, tubo flexible corrugado de PVC recubierto,
caja de derivación rectangular y conductor de cobre tipo H07V-U.
- Sistema de cuatro colectores solares de lámina de cobre con vidrio resistente,
estructura de aluminio anodizado y aislamiento de poliuretano, con un área efectiva
de 2.25 a 2.55 m2, eficiencia máxima del 90 % y un coeficiente de pérdidas menor
o igual a 5 W/(m2·°C), instalado en posición vertical.
- source_sentence: Instalaciones de energía solar fotovoltaica aislada de 1800 W de
potencia con 1.33333 unidades de conjunto de 6 módulos fotovoltáicos de tipo policristalino
para instalación aislada/conexión a red, de 230 Wp de potencia de pico cada uno,
con una eficiencia mínima 14,1%, con marco de aluminio anodizado, protección con
vidrio templado, caja de conexión, precableado con conectores especiales, con
estructura de soporte para 6 módulos fotovoltaicos en posición vertical, de perfiles
de aluminio extruido, con inclinación de 30 o 40º, para colocar sobre suelo o
cubierta plana, montados y conectados, con equipo multifunción para instalación
fotovoltaica con funciones de inversor, cargador y regulador, de 1500 VA de potencia,
monofásico de 230 V de onda sinusoidal pura, rendimiento mínimo 94 % y kit bateria
estacionaria para instalació fotovoltaica de 12 V, con 6 módulos de bateria estacionariaa
para instalació fotovoltaica tipo OPzV, con electrólito de gel, de 2 V de tensión
nominal y 750 A·h C100, hermética y libre de mantenimiento, electrodo positivo
tubular, cuerpo ABS, alta estabilidad a los ciclos de carga y descarga, instaladas
y con conectores entre baterías
sentences:
- Pavimento de concreto HA-30/B / 20 / IIa + E de textura suave, con un tamaño máximo
de agregado de 20 mm, que contiene al menos 300 kg/m3 de cemento, adecuado para
la clase de exposición IIa + E, sin aditivos, instalado mediante transporte manual
interno, extendido y vibrado a mano, y terminado con regla.
- Instalaciones de energía eólica de 1800 W de potencia con 1.33333 unidades de
aerogeneradores de tipo horizontal, cada uno con una capacidad de 230 W, diseñados
para conexión a red, con un rendimiento mínimo del 14,1%, equipados con palas
de fibra de vidrio, sistema de control de carga, y estructura de soporte para
6 aerogeneradores en posición vertical, con inclinación de 30 o 40º, para colocar
sobre suelo o cubierta plana, montados y conectados, con equipo multifunción para
instalación eólica que incluye inversor, cargador y regulador, de 1500 VA de potencia,
monofásico de 230 V de onda sinusoidal pura, rendimiento mínimo del 94% y kit
de baterías estacionarias para instalación eólica de 12 V, con 6 módulos de batería
estacionaria tipo OPzV, con electrólito de gel, de 2 V de tensión nominal y 750
A·h C100, hermética y libre de mantenimiento, electrodo positivo tubular, cuerpo
ABS, alta estabilidad a los ciclos de carga y descarga, instaladas y con conectores
entre baterías.
- Sistema de energía solar fotovoltaica independiente de 1800 W, compuesto por 6
módulos policristalinos de 230 Wp cada uno, con una eficiencia mínima del 14,1%,
montados en una estructura de soporte de aluminio extruido con inclinación de
30 a 40 grados, incluyendo un inversor multifuncional de 1500 VA y un kit de baterías
estacionarias de 12 V, todo preinstalado y listo para su conexión.
---
# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-large
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:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### 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})
)
```
## 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_triplet_finetuned")
# Run inference
sentences = [
'Instalaciones de energía solar fotovoltaica aislada de 1800 W de potencia con 1.33333 unidades de conjunto de 6 módulos fotovoltáicos de tipo policristalino para instalación aislada/conexión a red, de 230 Wp de potencia de pico cada uno, con una eficiencia mínima 14,1%, con marco de aluminio anodizado, protección con vidrio templado, caja de conexión, precableado con conectores especiales, con estructura de soporte para 6 módulos fotovoltaicos en posición vertical, de perfiles de aluminio extruido, con inclinación de 30 o 40º, para colocar sobre suelo o cubierta plana, montados y conectados, con equipo multifunción para instalación fotovoltaica con funciones de inversor, cargador y regulador, de 1500 VA de potencia, monofásico de 230 V de onda sinusoidal pura, rendimiento mínimo 94 % y kit bateria estacionaria para instalació fotovoltaica de 12 V, con 6 módulos de bateria estacionariaa para instalació fotovoltaica tipo OPzV, con electrólito de gel, de 2 V de tensión nominal y 750 A·h C100, hermética y libre de mantenimiento, electrodo positivo tubular, cuerpo ABS, alta estabilidad a los ciclos de carga y descarga, instaladas y con conectores entre baterías',
'Sistema de energía solar fotovoltaica independiente de 1800 W, compuesto por 6 módulos policristalinos de 230 Wp cada uno, con una eficiencia mínima del 14,1%, montados en una estructura de soporte de aluminio extruido con inclinación de 30 a 40 grados, incluyendo un inversor multifuncional de 1500 VA y un kit de baterías estacionarias de 12 V, todo preinstalado y listo para su conexión.',
'Instalaciones de energía eólica de 1800 W de potencia con 1.33333 unidades de aerogeneradores de tipo horizontal, cada uno con una capacidad de 230 W, diseñados para conexión a red, con un rendimiento mínimo del 14,1%, equipados con palas de fibra de vidrio, sistema de control de carga, y estructura de soporte para 6 aerogeneradores en posición vertical, con inclinación de 30 o 40º, para colocar sobre suelo o cubierta plana, montados y conectados, con equipo multifunción para instalación eólica que incluye inversor, cargador y regulador, de 1500 VA de potencia, monofásico de 230 V de onda sinusoidal pura, rendimiento mínimo del 94% y kit de baterías estacionarias para instalación eólica de 12 V, con 6 módulos de batería estacionaria tipo OPzV, con electrólito de gel, de 2 V de tensión nominal y 750 A·h C100, hermética y libre de mantenimiento, electrodo positivo tubular, cuerpo ABS, alta estabilidad a los ciclos de carga y descarga, instaladas y con conectores entre baterías.',
]
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.*
-->
<!--
## 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: 46 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>sentence_2</code>
* Approximate statistics based on the first 46 samples:
| | sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 |
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 36 tokens</li><li>mean: 103.61 tokens</li><li>max: 300 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 34 tokens</li><li>mean: 97.41 tokens</li><li>max: 205 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 32 tokens</li><li>mean: 83.22 tokens</li><li>max: 245 tokens</li></ul> |
* Samples:
| sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 |
|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Montaje y desmontaje de encofrado con molde circular de tubo metálico para pilares de sección circular de 30 cm de diámetro, para dejar el hormigón visto, de altura hasta 3 m</code> | <code>Instalación y remoción de encofrado con forma circular de tubo metálico para columnas de 30 cm de diámetro, permitiendo que el hormigón quede expuesto, con una altura máxima de 3 metros.</code> | <code>Instalación y remoción de encofrado con molde cuadrado de madera para vigas de sección rectangular de 20 cm de ancho, para cubrir el hormigón, de altura hasta 5 m.</code> |
| <code>Losa de cimentación de hormigón armado con hormigonado de losa de cimentación con hormigón para armar HA - 30 / B / 20 / XC4 + XS1 con una cantidad de cemento de 300 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.5, vertido con bomba, armado con 70 kg/m3 de armadura para losas de cimientos AP500 SD de acero en barras corrugadas B500SD de límite elástico >= 500 N/mm2 y encofrado no visto con una cuantía de 0,1 m2/m3</code> | <code>Losa de cimentación de concreto reforzado, vertida con bomba, utilizando hormigón HA - 30 / B / 20 / XC4 + XS1, con una dosificación de cemento de 300 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.5, y con una armadura de 70 kg/m3 de acero corrugado B500SD, encofrado oculto con una cuantía de 0,1 m2/m3.</code> | <code>Losa de cubierta de madera tratada con un sistema de impermeabilización de membrana asfáltica para techos con una cantidad de resina de 200 kg/m3 y relación de mezcla =< 0.4, instalada manualmente, reforzada con 50 kg/m3 de soporte de vigas de madera de pino con un límite de carga >= 300 N/mm2 y encofrado visible con una cuantía de 0,2 m2/m3.</code> |
| <code>Pavimento de hormigón de 15 cm de espesor acabado con 3 kg/m2 de polvo de cuarzo color, con hormigón para armar HA - 30 / F / 20 / XC2 con una cantidad de cemento de 275 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.6, colocado con cubilote, extendido y vibrado manual y fratasado mecánico</code> | <code>Pavimento de concreto de 15 cm de grosor, terminado con 3 kg/m2 de polvo de cuarzo de color, utilizando hormigón armado HA - 30 / F / 20 / XC2, con una dosificación de cemento de 275 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.6, aplicado con cubilote, extendido y vibrado manualmente, y acabado con fratasadora mecánica.</code> | <code>Pavimento de asfalto de 10 cm de espesor tratado con 5 kg/m2 de aditivo colorante, utilizando mezcla bituminosa tipo B con una proporción de betún de 300 kg/m3 y relación betún-agregado =< 0.5, aplicado con fresadora, extendido y compactado manualmente y acabado con rodillo mecánico.</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
- `per_device_train_batch_size`: 4
- `per_device_eval_batch_size`: 4
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 4
- `per_device_eval_batch_size`: 4
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: False
- `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`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
</details>
### 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.*
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<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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