README.md

metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:16825
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
widget:
  - source_sentence: >-
      کمپانی هند شرقی فرانسه در زمان سلطنت لویى چهاردهم، برای رقابت سیاسی،
      اقتصادی و استعماری با دولت بریتانیا در هندوستان تأسیس شد.
    sentences:
      - کمپانی هند شرقی فرانسه در دوره پادشاهی لوئی چهاردهم تاسیس شد.
      - جنگ موهاک بین کشورهای عثمانی و مجارستان رخ داد.
      - فخرالدین عراقی جانشین شیخ بهاء الدین زکریا ملتانی بود.
  - source_sentence: >-
      سرانجام پس از گذشت دو هفته از درخواست ایران، یک گروه کارشناسی که فاقد عضو
      کارشناس سلاحهای شیمیایی بوده، به منطقه اعزام شد و نتایج مشاهدات خود را
      گزارش کرد و متعاقب آن قطعنامه ٦١٢ شورای امنیت، مبنی بر محکومیت کاربرد
      سلاح‌های شیمیایی در جنگ ایران و عراق و بدون نام بردن از عامل کشتار صادر
      شد.
    sentences:
      - >-
        در قطعنامه ۶۱۲ شورای امنیت کاربرد سلاح‌های شیمیایی بدون نام بردن از عامل
        کشتار محکوم شد
      - >-
        در سال ۱۳۱۷ آن اصل از متمم قانون اساسی مشروطیت که به ایرانی الاصل بودن
        مادر ولیعهد اشاره می کند، دستخوش تغییر قرار گرفت.
      - >-
        به عنوان نمونه‌هایی از ویژگی های هنرهای اسلامی می توان به متعهد و
        راستین، مردمی و همگانی بودن اشاره کرد.
  - source_sentence: >-
      در سال ۳۳۳ پیش از میلاد ، نبرد ایسوس بین سپاه اسکندر و داریوش (آخرین
      پادشاه هخامنشی) رخ داد، در این جنگ داریوش شکست خورد و خانواده اش شامل مادر
      و همسر داریوش و دختران داریوش که استاتیرا و درییه تیس بودند، همگی اسیر
      شدند.
    sentences:
      - خانواده داریوش در جنگ ایسوس با اسکندر اسیر شدند.
      - در نقاشی مکتب کوبیسم در فرانسه ظهور کرد.
      - >-
        این جمله که کشیش‌هایی که در انقلاب نیکاراگوئه نقش داشتند، پیش از پیروزی
        انقلاب به ایران رفت و آمد می ‌کردند و با امام خمینی ملاقات می نمودند. از
        سوموزا است.
  - source_sentence: >-
      مطابق ماده ۶ بند ۲ میثاق حقوق مدنی – سیاسی، در سرزمین‌هایی که مجازات اعدام
      باطل نشده صدور حکم اعدام جائز نیست مگر در مورد مهمترین جنایات طبق قانون
      لازم‌الاجرا در زمان ارتکاب جنایت که آن هم نباید با مقررات این میثاق و
      کنوانسیون‌ها راجع به جلوگیری و مجازات جرم کشتار دسته‌جمعی (ژنوسید) منافات
      داشته باشد.
    sentences:
      - ' طبق ماده ۶ میثاق حقوق مدنی - سیاسی، در کشورهایی که مجازات اعدام لغو نشده است، صدور حکم اعدام در مهمترین جنایات مجاز است'
      - مدرسه نوریه کبری جزء مدارس شام محسوب می شود.
      - روز بزرگداشت سهروردی ۸ مرداد است.
  - source_sentence: >-
      در جرائم مهمی که مجازات آنها قصاص نفس، اعدام، رجم و حبس ابد است، حتما باید
      وکیل در دادرسی حضور داشته باشد و اگر متهم توان تعیین وکیل برای خود را
      نداشته باشد، دادگاه الزاماً برای او وکیل تسخیری تعیین می کند.
    sentences:
      - >-
        تعیین وکیل تسخیری برای متهم در آن دسته از جرایم الزامی است که مجازات
        قانونی آنها قصاص نفس، اعدام، رجم و حبس ابد است.
      - در سال ۱۳۶۸ مقام نخست وزیری در ایران حذف شد.
      - >-
        ضعف بنیه‌ی دفاعی ایران، نقطه امید صدام برای حمله به ایران و پیروزی سه
        روزه بر ایران بود
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers

SentenceTransformer based on sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
• Maximum Sequence Length: 256 tokens
• Output Dimensionality: 384 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("codersan/all-MiniLM-L6-v2-Fa")
# Run inference
sentences = [
    'در جرائم مهمی که مجازات آنها قصاص نفس، اعدام، رجم و حبس ابد است، حتما باید وکیل در دادرسی حضور داشته باشد و اگر متهم توان تعیین وکیل برای خود را نداشته باشد، دادگاه الزاماً برای او وکیل تسخیری تعیین می کند.',
    'تعیین وکیل تسخیری برای متهم در آن دسته از جرایم الزامی است که مجازات قانونی آنها قصاص نفس، اعدام، رجم و حبس ابد است.',
    'در سال ۱۳۶۸ مقام نخست وزیری در ایران حذف شد.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 16,825 training samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 39 tokens mean: 152.87 tokens max: 256 tokens	min: 20 tokens mean: 56.18 tokens max: 135 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  اولین انتقال و نفوذ طبیعی فرهنگ و تمدن اسلامی به اروپا از طریق کانون های جغرافیایی مصر، اندلس و سیسیل انجام گرفت و آنچه توانست به روند این انتقال سرعت بخشد جنگ های صلیبی بود.	نخستین انتقال و نفوذ طبیعی فرهنگ و تمدن اسلامی به اروپا از طریق کانون های جغرافیایی مصر، اندلس و سیسیل بود و جنگ های صلیبی توانست این روند را سریع کند.
  ویژگی های هنر عصر اموی: ۱- تلفیقی بودن ۲- بازنمایی نوعی تفنن و تفریح ۳- نقاشی های تزئینی و تندیس های بی کیفیت	نقاشی های تزئینی و تندیس های بی‌کیفیت، یکی از ویژگی های هنر عصر اموی است.
  قبه الصخره یکی از تجلی گاه های زیبایی و ظرافت هنر اسلامی محسوب می شود و به فرمان عبدالملک بن مروان برای برگزاری روز عرفه ساخته شد.	قبه الصخره به فرمان عبدالملک بن مروان و برای برگزاری روز عرفه بنا گردید.

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 32
• learning_rate: 2e-05
• weight_decay: 0.01
• num_train_epochs: 4
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 8
• 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: 0.01
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 4
• 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: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• 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
• use_liger_kernel: False
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.1901	100	1.3657
0.3802	200	1.0593
0.5703	300	1.1451
0.7605	400	1.6113
0.9506	500	1.4233
1.1388	600	1.0421
1.3289	700	0.8869
1.5190	800	0.6067
1.7091	900	1.5615
1.8992	1000	1.3298
2.0875	1100	1.0992
2.2776	1200	0.7626
2.4677	1300	0.4889
2.6578	1400	1.3685
2.8479	1500	1.2122
3.0361	1600	1.2605
3.2262	1700	0.655
3.4163	1800	0.5776
3.6065	1900	1.1242
3.7966	2000	1.2619
3.9867	2100	1.2704

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.47.1
• PyTorch: 2.5.1+cu121
• Accelerate: 1.2.1
• Datasets: 3.2.0
• Tokenizers: 0.21.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    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},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}