|
--- |
|
language: [] |
|
library_name: sentence-transformers |
|
tags: |
|
- sentence-transformers |
|
- sentence-similarity |
|
- feature-extraction |
|
- dataset_size:10K<n<100K |
|
- loss:ContrastiveLoss |
|
widget: |
|
- source_sentence: Voto facultativo, eleitor, maior de dezesseis anos. |
|
sentences: |
|
- 'Voto facultativo, alistamento eleitoral, maior de dezesseis anos. ' |
|
- Constituição Federal (1988), mandato, Ministro do Supremo Tribunal Federal, quórum |
|
de aprovação, Senado Federal. |
|
- "Criação, Unidade Móvel de Atendimento Veterinário, cachorro, gato.\t" |
|
- source_sentence: Inclusão, cerrado, caatinga, patrimônio da União. |
|
sentences: |
|
- Alteração, Constituição Federal, Meio Ambiente, inclusão, ecossistema, mar, caatinga, |
|
campo, Região Sul, Patrimônio da União. |
|
- Alteração, Código Civil (2002), sucessão hereditária, bens digitais Herança digital, |
|
Conta de usuário, internet. |
|
- Alteração, Lei de Licitação, preferência, desempate, licitação, empresa, prática, |
|
atenuação, mudança climática. |
|
- source_sentence: Alteração, fixação, jornada de trabalho, psicólogo. |
|
sentences: |
|
- Alteração, regulamentação, jornada de trabalho, psicólogo. |
|
- 'Alteração, Código Civil (2002), inclusão, direito real, multipropriedade imobiliária, |
|
definição, conceituação. ' |
|
- "Constituição Federal (1988), requisito, dupla nacionalidade, nacionalidade brasileira,\ |
|
\ naturalização, casamento.\r\n\r\n" |
|
- source_sentence: Fixação, preço, Gás Liquefeito de Petróleo (GLP). |
|
sentences: |
|
- Inclusão, cesta básica, valor, Gás Liquefeito de Petróleo (GLP). |
|
- 'Obrigatoriedade, instituição financeira, anuência prévia, cliente, aumento, Limite |
|
de crédito, cheque especial. ' |
|
- 'Atuação, delegacia da mulher, procedimento, inexistência, delegacia. ' |
|
- source_sentence: Critério, implementação, energia solar, órgão público. |
|
sentences: |
|
- Obrigatoriedade, utilização, lâmpada de LED, edifício público. |
|
- Constituição Federal (1988), mandato, Ministro do Supremo Tribunal Federal, quórum |
|
de aprovação, Senado Federal. |
|
- Alteração, Código Civil, garantia, companheiro, direito real, habitação, imóvel |
|
residencial, inventário. |
|
pipeline_tag: sentence-similarity |
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# SentenceTransformer |
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|
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model trained. 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. |
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## Model Details |
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### Model Description |
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- **Model Type:** Sentence Transformer |
|
<!-- - **Base model:** [Unknown](https://huggingface.co/unknown) --> |
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- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens |
|
- **Output Dimensionality:** 768 tokens |
|
- **Similarity Function:** Cosine Similarity |
|
<!-- - **Training Dataset:** Unknown --> |
|
<!-- - **Language:** Unknown --> |
|
<!-- - **License:** Unknown --> |
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### 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) |
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|
### Full Model Architecture |
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``` |
|
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 |
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|
### Direct Usage (Sentence Transformers) |
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|
First install the Sentence Transformers library: |
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|
```bash |
|
pip install -U sentence-transformers |
|
``` |
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|
Then you can load this model and run inference. |
|
```python |
|
from sentence_transformers import SentenceTransformer |
|
|
|
# Download from the 🤗 Hub |
|
model = SentenceTransformer("josedossantos/urf-txtIndexacao-legalbert") |
|
# Run inference |
|
sentences = [ |
|
'Critério, implementação, energia solar, órgão público.', |
|
'Obrigatoriedade, utilização, lâmpada de LED, edifício público.', |
|
'Constituição Federal (1988), mandato, Ministro do Supremo Tribunal Federal, quórum de aprovação, Senado Federal.', |
|
] |
|
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] |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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. |
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|
|
<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: 10,962 training samples |
|
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code> |
|
* Approximate statistics based on the first 1000 samples: |
|
| | sentence_0 | sentence_1 | label | |
|
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------| |
|
| type | string | string | int | |
|
| details | <ul><li>min: 10 tokens</li><li>mean: 50.52 tokens</li><li>max: 402 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 52.96 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~48.20%</li><li>1: ~51.80%</li></ul> | |
|
* Samples: |
|
| sentence_0 | sentence_1 | label | |
|
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------| |
|
| <code>Alteração, lei federal, critérios, restrição, aquisição, imóvel rural, propriedade rural, estrangeiro, pessoa jurídica estrangeira, posse, terras.</code> | <code>Alteração, Constituição Federal, expropriação, gleba, confisco, terras, aquisição, pessoa física, pessoa jurídica, estrangeiro, Região Amazônica, ausência, indenização.</code> | <code>1</code> | |
|
| <code>Alteração, Constituição Federal, revogação, dispositivos, exclusão, limitação, percentagem, gastos públicos, receita municipal, Municipios, folha de pagamento, inclusão, subsídio, Vereador, crime de responsabilidade, Presidente, Câmara Municipal, desrespeito, limite máximo, despesa pública.</code> | <code>Alteração, Lei Orgânica dos Partidos Políticos (1995), fixação, percentual, recursos, Fundo partidário, campanha eleitoral, criação, Fundo de Financiamento de Campanhas Eleitorais, limite, gasto ,pagamento, empregado, manutenção, sede, redução, percentual, instituição, educação política, partido político. </code> | <code>0</code> | |
|
| <code>Alteração, Lei Maria da Penha, medida preventiva, condomínio residencial, capacitação, síndico, trabalhador, divulgação,, placa, prevenção, crime, violência doméstica, mulher.</code> | <code>Alteração, Lei do Condomínio, obrigatoriedade, síndico, condômino, locatário, proprietário, comunicação, Autoridade competente, violência doméstica, Violência contra a mulher, criança, adolescente, idoso, Pessoa com deficiência. _ Alteração, Código Civil (2002), critério, Convenção condominial, Condomínio edilício, deveres, síndico, condômino, locatário, proprietário, comunicação, Autoridade competente, violência doméstica, Violência contra a mulher, criança, adolescente, idoso, Pessoa com deficiência. _ Alteração, Código Penal, Periclitação da vida e da saúde, crime, omissão de socorro, vítima, violência doméstica.</code> | <code>0</code> | |
|
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters: |
|
```json |
|
{ |
|
"distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE", |
|
"margin": 0.5, |
|
"size_average": true |
|
} |
|
``` |
|
|
|
### Training Hyperparameters |
|
#### Non-Default Hyperparameters |
|
|
|
- `per_device_train_batch_size`: 2 |
|
- `per_device_eval_batch_size`: 2 |
|
- `num_train_epochs`: 1 |
|
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin |
|
|
|
#### All Hyperparameters |
|
<details><summary>Click to expand</summary> |
|
|
|
- `overwrite_output_dir`: False |
|
- `do_predict`: False |
|
- `prediction_loss_only`: True |
|
- `per_device_train_batch_size`: 2 |
|
- `per_device_eval_batch_size`: 2 |
|
- `per_gpu_train_batch_size`: None |
|
- `per_gpu_eval_batch_size`: None |
|
- `gradient_accumulation_steps`: 1 |
|
- `eval_accumulation_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`: 1 |
|
- `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 |
|
- `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} |
|
- `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 |
|
- `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_sampler`: batch_sampler |
|
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin |
|
|
|
</details> |
|
|
|
### Training Logs |
|
| Epoch | Step | Training Loss | |
|
|:------:|:----:|:-------------:| |
|
| 0.0912 | 500 | 0.0386 | |
|
| 0.1824 | 1000 | 0.0261 | |
|
| 0.2737 | 1500 | 0.0238 | |
|
| 0.3649 | 2000 | 0.0221 | |
|
| 0.4561 | 2500 | 0.0191 | |
|
| 0.5473 | 3000 | 0.0179 | |
|
| 0.6386 | 3500 | 0.0167 | |
|
| 0.7298 | 4000 | 0.0143 | |
|
| 0.8210 | 4500 | 0.0142 | |
|
| 0.9122 | 5000 | 0.0107 | |
|
|
|
|
|
### Framework Versions |
|
- Python: 3.10.14 |
|
- Sentence Transformers: 3.0.0 |
|
- Transformers: 4.39.3 |
|
- PyTorch: 2.2.0 |
|
- Accelerate: 0.30.1 |
|
- Datasets: 2.14.4 |
|
- Tokenizers: 0.15.1 |
|
|
|
## 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", |
|
} |
|
``` |
|
|
|
#### ContrastiveLoss |
|
```bibtex |
|
@inproceedings{hadsell2006dimensionality, |
|
author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.}, |
|
booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)}, |
|
title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping}, |
|
year={2006}, |
|
volume={2}, |
|
number={}, |
|
pages={1735-1742}, |
|
doi={10.1109/CVPR.2006.100} |
|
} |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
## 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.* |
|
--> |
