---
base_model: abdoelsayed/AraDPR
library_name: sentence-transformers
metrics:
- map
- mrr@10
- ndcg@10
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:5000000
- loss:MarginMSELoss
widget:
- source_sentence: من هو زوج صوفيا فيرغارا
sentences:
- 'عرض كل الصور ( 52 ) صوفيا فيرجارا متزوجة حاليا من جو مانجانييلو . لقد كانت في
تسع علاقات مع المشاهير بمتوسط حوالي 3 . 1 سنوات لكل منها . كان متوسط زواجها 2
. 2 سنة لكل منهما . الاسم المعطى : صوفيا مارجريتا فيرجارا .'
- ما الذي ترمز إليه السلطة الفلسطينية في Lawyer Name PA ؟ وباستخدام هذه الطريقة
، فإن PA تعني النقابة المهنية . السلطة الفلسطينية هي شركة مكونة من محترفين مثل
المحامين وأطباء الأسنان والأطباء .
- تشير معاني DH DH عموما إلى الزوج العزيز أو الزوج الحبيب . عادة ، هذا شكل من أشكال
المودة المكتوبة التي تستخدمها الزوجات على الإنترنت عند الإشارة إلى أزواجهن .
- source_sentence: أين الفيفا
sentences:
- هل تخطط لزيارة روسيا لحضور كأس القارات 2017 FIFA أو كأس العالم FIFA 2018 ؟ [رابط]
هي البوابة السياحية للحكومة الروسية وتزود المشجعين الذين يسافرون إلى روسيا بمعلومات
مفيدة عن الدولة المضيفة لكأس العالم FIFA المقبلة .
- '1 أصغر لاعب أرجنتيني سجل في نهائيات كأس العالم FIFA : عمره 18 عاما و 357 يوما
في عام 2006 ضد صربيا والجبل الأسود . 2 أصغر لاعب بلغ 100 مباراة دولية في تاريخ
الكونميبول ( 27 عاما ، 361 يوما ) .'
- Hotels Near Creation Museum مزيد من المعلومات . . يقع مقر متحف Creation في مدينة
بطرسبورغ بولاية كنتاكي . من خلال الأموال الخاصة لبناء المتحف ، بدأ Young Earth
Creationists ( YEC ) المتحف في عام 2011 . مفتوح للجمهور ، تم إنشاء متحف Creation
لتعزيز وتثقيف الزوار حول نظرية الخلق التي تشرح أصل الأرض . الخلق كما يرويه التفسير
الحرفي لسفر التكوين التوراتي .
- source_sentence: ما هي صمامات الفراشة المستخدمة
sentences:
- سوف يتصل بك المختبر قائلا إن الأنبوب لم يكن ممتلئا وستتساءل عن السبب . تختلف إبر
الفراشة لجمع الدم عن إبر الفراشة للوريد في أنها تحتوي على إبرة مغطاة بالغمد في
النهاية حتى تتمكن من إرفاقها بحامل الفراغ وثقب الأنابيب .
- 1 قم دائما بشحن جهازك قبل مغادرة المنزل ، خاصة في الرحلات الطويلة . 2 أحضر الشاحن
معك إذا كنت ستغادر طوال الليل أو لفترة طويلة . 3 بينما من المقرر أن تدوم بطارية
iPad حتى 10 ساعات ، فإن الاستخدام المتكرر سيقصر هذا الوقت بشكل كبير . كيفية إطالة
عمر بطارية جهاز iPad . تماما كما هو الحال مع iPhone أو iPod Touch ، سيكون عمر
بطارية iPad أقصر أثناء الاستخدام الكثيف . ومع ذلك ، هناك بعض الإجراءات التي يمكنك
اتخاذها للحفاظ على جهازك قيد التشغيل ونشطا لساعات من الاستمتاع ، وتوضح هذه المقالة
ما يمكنك القيام به لإطالة عمر البطارية .
- صمامات AWWA الفراشة عبارة عن صمامات سريعة الفتح تتكون من قرص دائري معدني أو ريشة
مع محاورها المحورية بزوايا قائمة لاتجاه التدفق في الأنبوب ، والتي عند تدويرها
على عمود ، تسد المقاعد في جسم الصمام . تستخدم عادة كصمامات خنق للتحكم في التدفق
.
- source_sentence: ما هو طلاء تمبرا
sentences:
- يحفظ . غالبا ما يشار إليه باسم طلاء الملصقات ، وهو عبارة عن صبغة مائية ممزوجة
بعامل ربط كيميائي . يستخدم على نطاق واسع لمشاريع الأطفال والحرف اليدوية بسبب مرونته
وألوانه الزاهية وسهولة استخدامه . يتوفر طلاء تمبرا أيضا في مسحوق ، والذي يصبح
جاهزا للطلاء عند مزجه بالماء .
- يتم تحديث ألوان الطلاء الأكثر مبيعا لدينا يوميا لمنحك أحدث اتجاهات ألوان الطلاء
. تحقق من ألوان الطلاء الأكثر شيوعا لدينا وابحث عن اللون المناسب لك . يتم تحديث
ألوان الطلاء الأكثر مبيعا لدينا يوميا لمنحك أحدث اتجاهات ألوان الطلاء . تحقق من
ألوان الطلاء الأكثر شيوعا لدينا وابحث عن اللون المناسب لك .
- 'لغة إجرائية . تم التحديث : 04 - 26 - 2017 بواسطة . اللغة الإجرائية هي لغة برمجة
كمبيوتر تتبع بالترتيب مجموعة من الأوامر . من أمثلة اللغات الإجرائية للكمبيوتر
BASIC و C و FORTRAN و Pascal . شروط البرمجة'
- source_sentence: تحديد المسح
sentences:
- المسح أو مسح الأراضي هو تقنية ومهنة وعلم تحديد المواقع الأرضية أو ثلاثية الأبعاد
للنقاط والمسافات والزوايا بينها . يطلق على أخصائي مسح الأراضي اسم مساح الأراضي
.
- جمعية إعادة تأهيل العظام ( ORA ) هي فريق من المتخصصين في العلاج الطبيعي في كولورادو
سبرينغز . سيساعدك هؤلاء المتخصصون في التغلب على القيود الجسدية لمساعدتك على العودة
إلى أعلى مستوى ممكن من الوظائف .
- إجمالي المحطات . تعد المحطات الإجمالية واحدة من أكثر أدوات المسح شيوعا المستخدمة
اليوم . وهي تتألف من جهاز ثيودوليت إلكتروني ومكون إلكتروني لقياس المسافة ( EDM
) . تتوفر أيضا محطات روبوتية كاملة تتيح التشغيل لشخص واحد من خلال التحكم في الجهاز
باستخدام جهاز التحكم عن بعد . تاريخ
model-index:
- name: SentenceTransformer based on abdoelsayed/AraDPR
results:
- task:
type: reranking
name: Reranking
dataset:
name: Unknown
type: unknown
metrics:
- type: map
value: 0.5469561036637695
name: Map
- type: mrr@10
value: 0.5489391534391534
name: Mrr@10
- type: ndcg@10
value: 0.6230636076274872
name: Ndcg@10
---
# SentenceTransformer based on abdoelsayed/AraDPR
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [abdoelsayed/AraDPR](https://huggingface.co/abdoelsayed/AraDPR). It maps sentences & paragraphs to a 768-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:** [abdoelsayed/AraDPR](https://huggingface.co/abdoelsayed/AraDPR)
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
### 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: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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("hatemestinbejaia/KDAraDPR2_initialversion0")
# Run inference
sentences = [
'تحديد المسح',
'المسح أو مسح الأراضي هو تقنية ومهنة وعلم تحديد المواقع الأرضية أو ثلاثية الأبعاد للنقاط والمسافات والزوايا بينها . يطلق على أخصائي مسح الأراضي اسم مساح الأراضي .',
'إجمالي المحطات . تعد المحطات الإجمالية واحدة من أكثر أدوات المسح شيوعا المستخدمة اليوم . وهي تتألف من جهاز ثيودوليت إلكتروني ومكون إلكتروني لقياس المسافة ( EDM ) . تتوفر أيضا محطات روبوتية كاملة تتيح التشغيل لشخص واحد من خلال التحكم في الجهاز باستخدام جهاز التحكم عن بعد . تاريخ',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
## Evaluation
### Metrics
#### Reranking
* Evaluated with [RerankingEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.RerankingEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------|:----------|
| **map** | **0.547** |
| mrr@10 | 0.5489 |
| ndcg@10 | 0.6231 |
## Training Details
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `learning_rate`: 7e-05
- `warmup_ratio`: 0.07
- `fp16`: True
- `half_precision_backend`: amp
- `load_best_model_at_end`: True
- `fp16_backend`: amp
#### All Hyperparameters
Click to expand
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 7e-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`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.07
- `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`: amp
- `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`: True
- `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`: amp
- `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
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional