Madras1/sbert_cosine_filter_v3

SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-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/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
• Maximum Sequence Length: 128 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': 128, 'do_lower_case': False, 'architecture': '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})
)

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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    '(29 edições intermediárias de 17 usuários não apresentadas) [[Arquivo:Asuma_e_Chiriku_como_guardiões.png|thumb|left|Asuma e Chiriku quando parte dos doze guardiões.]]Ele era um dos Doze Guardião Ninja, sendo indicado pela sua faixa na cintura, nos mesmos momentos em que ele desenvolveu uma forte amizade com [[Asuma Sarutobi]]. Quando seis dos membros tentaram um golpe de Estado, ele lutou contra eles junto com os outros cinco membros de seu grupo. Chiriku, Asuma e [[Kazuma]] foram os únicos sobreviventes da luta. Quando o grupo se desfez, ele se tornou o monge-chefe do Templo do Fogo, um mosteiro de elite que é o lar de monges com habilidades especiais. Durante seu tempo com os Doze Guardião Ninja, algumas organizações clandestinas colocaram trinta milhões de [[ryō]] como recompensa por sua cabeça.<ref>Naruto: capítulo 320, página 3</ref> No anime, é revelado que Chiriku já foi um estudante de Chūkaku. Ele aparentemente, superou seu mestre em algum ponto.<ref name = NSE316/> Chiriku era um indivíduo aparentemente calmo e descrito como uma pessoa que raramente se exalta - dificilmente deixando algo modificar seu humor. Apesar disso, Chiriku era um homem justo que, quando irritado, exibia-se muito. Ele também foi descrito como sendo uma pessoa sincera.<ref name = TD103/> ==== Doze Ninjas Guardiões ==== Quando foi descoberto que os túmulos de seus falecidos aliados foram roubados, Chiriku contactou [[Konohagakure]] para obter ajuda. Também foi revelado que, desde o golpe de estado, Chiriku tinha sido encarregado de cuidar e treinar o único filho de Kazuma, [[Sora]]. Envergonhado da decisão de Kazuma para participar do golpe de Estado, Chiriku escolheu nunca dizer a Sora a verdade. Apesar de como o resto do Templo do Fogo sentiam-se e tratavam Sora, Chiriku simpatizava com as dificuldades de Sora e fez o que podia para manter a sua moral elevada, mas ao mesmo tempo, mantê-lo na linha. Depois de uma tentativa de recuperar os cadáveres roubados falha, ficou claro que o lado demoníaco de Sora estava tornando-se mais incontrolável, Chiriku decidiu juntar Sora com o [[Time Yamato]] e voltar para Konoha, sob o pretexto de preencher o lugar do lesionado Sai, onde na verdade era para Sora ser melhor assistidos depois. [[Arquivo:Hidan_e_Kakuzu_lutam_contra_Chiriku.png|thumb|Chiriku encara Hidan e Kakuzu.]]Depois de entrar na Terra do Fogo, [[Hidan]] e [[Kakuzu]] da [[Akatsuki]] chegam ao Templo do Fogo acreditando que um lugar tão religioso talvez fosse o país do jinchūriki. Os monges do templo são completamente dizimados e Kakuzu leva o corpo de Chiriku para um ponto de troca de mercado negro para obter a recompensa de sua cabeça [[Arquivo:Raigo.PNG|thumb|Chiriku usando sua Abordagem Acolhedora: Assassinato Pelas Mil Mãos.]] Depois de uma tentativa de recuperar os cadáveres roubados falhada, ficou claro que o lado demoníaco estava se tornando mais incontrolável, Chiriku decidiu juntar Sora com o [[Time Yamato]] voltar para Konoha, sob o pretexto de preencher o lugar do lesionado Sai, onde na verdade era para Sora ser melhor assistidos depois.',
    'Baixe as Músicas no Centro Das Novidades| MozamBeats Remoção de Conteúdo (DMCA) Termos e Condiçoes de Uso Mixtape & EP Sexta-feira, Julho 3, 2020 HomeArchive by Category "Músicas" Esta categoria a responsável pela publicação de Musicas, portanto são postadas apenas musicas e nada mais. Se quiser os nossos serviços como por exemplo publicar sua Música, a Mozambeats faz isso pra você, de forma gratuita, pra isso, é necessário que envie uma mensagem para nosso correio eletrónico: mozambeats1@gmail.com, com o arquivo, o nome do cantor, título da música e foto de capa. Caso a sua música apareceu no site sem o teu consentimento, pedimos que entre em contacto com o Administrador da página que depois disso será resolvido. A Mozambeats é um site que preserva acima de tudo os direitos do autor. If your music appeared on the site without your consent, we ask that you contact the Administrator of the page, which will then be resolved. 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Obaldo Dance – Ai Ai Ai Artista : DJ Cisne Preta Participação : Obaldo Dance Titulo : Ai Ai Ai Ano : 2020 Género : Afro... DJ Cisne Preta feat. AZ Khinera – Loucura Perfeita Artista : DJ Cisne Preta Participação : AZ Khinera Titulo : Loucura Perfeita Ano : 2020 Género : House Download... DJ Cisne Preta feat. Dom Wilson – Toca-lá DJ Artista : DJ Cisne Preta Participação : Dom Wilson Titulo : Toca-lá DJ Ano : 2020 Género : Afro House... The Famous Gang – Tu e Eu AntonioCuata Julho 2, 2020 Artista : The Famous Gang Titulo : Tu e Eu Ano : 2020 Download : Mediafire Formato: Mp3 Qualidade: 320Kbps... Flava News – Danger Artista : Flava News Titulo : Danger Ano :2020 Download : Mediafire Formato: Mp3 Qualidade: 320Kbps Agradecemos a todos que... Os Gêmeos – Brinquedo (Prod Ariel Beats) Artista : Os Gêmeos Titulo : Brinquedo (Prod Ariel Beats) Ano : 2020 Download : Mediafire Formato: Mp3 Qualidade: 320Kbps... Eddy Souldja – SliCk (feat. 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King Cizzy, Konfuzo & eXtraOh – Marchar Artista : +258 Herois Participação : King Cizzy, Konfuzo & eXtraOh Titulo : Marchar Ano : 2020 Género : Hip-Hop... Sodoma, Hyuta Cezar & Dice – Yuwi Artista : +258 Herois Participação :Sodoma, Hyuta Cezar & Dice Titulo : Yuwi Ano : 2020 Género : Hip-Hop Download... Makhadzi – Madzhakutswa (feat. Jah Prayzah) Artista : Makhadzi Participação : Jah Prayzah Titulo : Madzhakutswa Ano : 2020 Género : Afro Beat Download : Mediafire... Delcio Dollar feat. Kelson Most Wanted – Drama Artista : Delcio Dollar Participação : Kelson Most Wanted Titulo : Drama Ano : 2020 Género : Rap Download... Ckarina Miller, Sodoma, Jay Arghh & Bangla10 – Brinde AntonioCuata Julho 1, 2020 Julho 1, 2020 Artista : +258 Herois Participação : Ckarina Miller, Sodoma, Jay Arghh & Bangla10 Titulo : Brinde Ano : 2020 Género ... Daice Daniel- Amor Otako AntonioCuata Junho 30, 2020 Artista : Daice Daniel Titulo : Amor Otaku(Prod-Dream Music) Ano : 2020 Género : Rap Nerd Download : Mediafire Tamanho... Libra – Take Me Home Artista : Libra Titulo : Take Me Home Ano : 2020 Género : Trap Soul Download : Mediafire Tamanho :... Kayman feat. Harold – Nobody (Prod. Grim) Artista : Kayman Participação : Harold Titulo : Nobody (Prod. Grim) Ano : 2020 Género : Download : Mediafire Tamanho... Kayman – They Don\'t Know Artista : Kayman Titulo : They Don\'t Know Ano : 2020 Género : Rap Download : Mediafire Tamanho : 3.54... Kayman – Extinção [Prod. TR Beats] Artista : Kayman Titulo : Extinção Ano : 2020 Género : R&B Download : Mediafire Tamanho : 3.86 MB Formato:... Cadastre-se para receber as músicas em primeira mão no seu correio eletrónico Junte-se a 219 outros subscritores Aperta no like YEAHZMUSIK | BESTMUSICMZ | DAIMONMUSIK ©2020 MOZAMBEATS - Todos Direitos Reservados',
    'An\xadgola: Cri\xada\xadção da Co\xadmis\xadsão mul\xadtis\xadsec\xadto\xadrial para a re\xadgu\xadla\xadção do in\xadves\xadti\xadmento pri\xadvado Foi recentemente publicado o Despacho Presidencial n.º 3/18 de 12 de Janeiro que cria uma Comissão Multissectorial com o objectivo de fazer o diagnóstico sobre o quadro institucional e regulamentar do processo de investimento privado e que será coordenada pelo Ministro de Estado para o Desenvolvimento Económico e Social. Nos termos do referido Despacho, a Comissão criada terá como principal objectivo fazer o diagnóstico sobre o quadro institucional e regulamentar do processo de investimento privado e proceder à sua alteração com incidência no seguinte: Definição do organismo encarregue de promover a articulação e a integração com os serviços do Estado necessários em todas as fases do procedimento de investimento; Análise e apresentação de propostas com vista a alteração dos níveis e dos prazos de aprovação e das entidades competentes para o efeito; Análise e definição da documentação necessária para aprovação dos Projectos de Investimento Privado; Estudo e sugestão de um modelo de governação da instituição responsável pelo Investimento Privado; Estudo e sugestão de um regime de emolumentos mais atractivo e menos oneroso ao investidor; Análise e definição do melhor quadro operacional para o Sistema de Investimento Privado; Sugestão de medidas e/ou soluções mais eficazes no sentido de acelerar a implementação dos Projectos de Investimento Privado. Salientamos que até que sejam efectivadas as alterações à legislação actualmente em vigor as Unidades Técnicas de Apoio ao Investimento Privado dos Departamentos Ministeriais manter-se-ão em funcionamento nos termos do actual Regulamento de Investimento Privado.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.0756, 0.7993],
#         [0.0756, 1.0000, 0.0846],
#         [0.7993, 0.0846, 1.0000]])

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 233,043 training samples
• Columns: sentence_0, sentence_1, and label
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence_0	sentence_1	label
  type	string	string	float
  details	min: 124 tokens mean: 128.0 tokens max: 128 tokens	min: 85 tokens mean: 127.91 tokens max: 128 tokens	min: 0.0 mean: 0.34 max: 1.0

• Samples:

  sentence_0	sentence_1	label
  Governo aprova Plano Nacional de Gestão Integrada de Fogos Rurais Governo aprova Plano Nacional de Gestão Integrada de Fogos Rurais Combate a incêndios vai interligar câmaras, bombeiros e empresas. Navigator foi convidada a participar na protecção da floresta O Governo aprovou o Plano Nacional de Gestão Integrada de Fogos Rurais (PNGIFR), que tem como objectivo principal a redução para metade da ardida até 2030. A Agência para a Gestão Integrada dos Fogos Rurais (AGIF) vai agora elaborar os programas de acção nacional e regionais, "uma vez que cada região vai ter um programa próprio consoante a especificidade do território", segundo avança a agência Lusa. Nestes programas também vão ficar clarificados os papéis e as responsabilidades das autarquias e unidades e protecção civil, corporações de bombeiros e sociedade civil, como empresas e associações locais. A consulta pública sobre o Plano Nacional de Gestão Integrada de Fogos Rurais terminou em Fevereiro e na época, durante a 66ª sessã...	Os melhores restaurantes Aberto até tarde em Almancil, Faro - TheFork Os melhores restaurantes Aberto até tarde em Almancil, Faro Outros restaurantes perto de Faro correspondem à sua pesquisaSem fotografias até agoraBovino SteakHouse Cozinha internacionalAberto até tardeAlmancil 8 avaliações294 avaliações AnteriorSeguinte : Refinar a pesquisaBest ofBest of esplanadas (0)Best of menos de 20€ (0)Best of Chiado (0)Ver mais opçõesNão está disponível qualquer filtroCozinhaAfricano (0)Asiático (0)Cozinha contemporânea (0)Europeu (0)Fusão (0)Indiano (0)Latino (0)Americano (0)Árabe e Médio Oriente (0)Cozinha internacional (1)Vegetariano (0)De mercado (0)Marisqueira (0)Grelhados (0)Japonês (0)Tailandês (0)Alemão (0)Inglês (0)Belga (0)Espanhol (0)Francês (0)Grego (0)Italiano (0)Português (0)Russo (0)Argentino (0)Brasileiro (0)Mexicano (0)Iraniano (0)Tapas (0)Peixe e marisco (0)Carne (0)Hambúrguer (0)Fondue (0)Sushi (0)Pizza (0)Bacalhau (0)Brunch (0)Francesinha (0)Ver mais opçõesNão está disponív...	0.0
  Serviços de torneamento CNC personalizado - China HEWCHO Serviços de torneamento CNC indicam que o processo de torneamento, que é usado principalmente para torneamento feito por ferramenta de torno para peça rotativa, pertence ao trabalho da máquina. O torno de torneamento é aplicado principalmente para usinagem de eixo, bobina, bucha e outras peças com superfície rotativa, que é amplamente vista na fabricação de máquinas e instalações de reparo em relação ao processamento. Serviços de torneamento CNC são comumente usados no processamento. Esboço da tecnologia de serviços de torneamento CNC Aproveitar o movimento rotacional da peça e o movimento retilíneo ou o movimento curvilíneo da ferramenta para alterar a forma e o tamanho da peça de trabalho são essenciais para atender à necessidade de se desenhar na espuma. Os serviços de torneamento CNC visam peças de trabalho por meio de ferramentas rotativas no torno, em comparação com o cortador. A energia de corte dos serviços de torneament...	Vice – Mondo Bacana Com a tag A Grande Aposta, Academy Awards, acréscimo, Adam McKay, alternância, Amy Adams, antecessor, apoio, arquitetado, aspecto, ator, atuação, óbvias, brilhantismo, Bush, calmos, camada, carisma, categoria, Christian Bale, cinebiografia, comédia, confusão, consequências, críticas, crueza, defesa, detalhe, dias atuais, Dick Cheney, direita, Documentário, Donald Rumsfeld, Donald Trump, Drama!, duas horas, eleitores, elenco, engraçados, episódios, erros, esforços, espectador, esposa, Estados Unidos, estadunidense, estética, estilo, EUA, ferida, ficção, filho, filmes, formidável, genuínos, George W. Bush, Globo de Ouro, Golden Globes, governo, humano, humor, icônico, iluminação, inconveniência, inegável, ingresso, inspiração, interpretação, investigativo, jaeiro, lado, Lynne Cheney, maneira, maturidade, mãos, mérito, melhor ator, metalinguagem, momentos, montagem, mundo, Musical, nações, narração, necessidade, nefasta, noita, nuances, obra, origem, Oscar, país, parce...	0.0
  Um pouco por todo o mundo a notícia do reconhecimento da derrota eleitoral de Yahya Jammeh, contra o candidato da coligação da oposição Adama Barrow, foi registada com surpresa. Tendo pautado o seu "reinado" pela excentricidade sempre presente – da qual a pretensa capacidade de cura do VIH é apenas um exemplo relativamente inofensivo – na hora da derrota, não poderia deixar a teatralidade que o caracterizou, sendo a ligação telefónica entre Jammeh e Barrow mostrada na televisão nacional em directo. A notícia foi bem recebida mas, ao mesmo tempo, um pouco por todo lado revelou-se também inesperada, face ao exercício do poder de Jammeh, que durou 22 anos, sempre ensombrado por acusações de autoritarismo e violações várias dos direitos humanos e tratados internacionais. Em Julho de 1994, Yahya Jammeh encabeçou um golpe militar que depôs Dawda Jawara. Na altura com apenas 29 anos, tenente no exército, prometia não se perpetuar no poder, criando no entanto a "Alliance for Patriotic Reorient...	TESE DE DOUTORADO de DANIEL RIBEIRO MERIGOUX (PhD) TESE DE DOUTORADO - PhD - THÈSE DE DOCTORAT 2014 - INSTITUTO BRASILEIRO DE INFORMAÇÃO EM CIÊNCIA E TECNOLOGIA (IBICT)/ UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO (UFRJ) DIVULGAÇÃO CIENTÍFICA, A BARREIRA DA LINGUAGEM: Univocidade e acumulação de conhecimento, reprodução e desigualdade simbólicas Baixar - Download - Télécharger * Ler online - read online - lire en ligne RESUMO (português), ABSTRACT (english), RÉSUMÉ (français) A existência de uma barreira da linguagem, transponível por uma "tradução" em que se perde a verdade pura, justifica geralmente a Divulgação Científica (DC). Problematizamos esse pressuposto retraçando as diferenças teóricas entre as linguagens ditas científica e leiga, bem como sua construção sócio-histórica. Concebemos a DC como parte de uma Comunicação Científica estendida, intra e extrapares, na perspectiva da acumulação de conhecimento, pautados mormente pelos conceitos de reprodução e capital simbólico de Bourdie...	1.0

• Loss: CosineSimilarityLoss with these parameters:

  {
      "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 128
• per_device_eval_batch_size: 128
• num_train_epochs: 2
• multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 128
• per_device_eval_batch_size: 128
• 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: 2
• 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
• 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}
• parallelism_config: None
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch_fused
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• project: huggingface
• trackio_space_id: trackio
• 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
• hub_revision: None
• 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
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: no
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• liger_kernel_config: None
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: True
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: round_robin
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.2746	500	0.1681
0.5491	1000	0.1445
0.8237	1500	0.1405
1.0983	2000	0.1295
1.3729	2500	0.1212
1.6474	3000	0.1184
1.9220	3500	0.118

Framework Versions

• Python: 3.12.12
• Sentence Transformers: 5.2.0
• Transformers: 4.57.3
• PyTorch: 2.9.0+cu126
• Accelerate: 1.12.0
• Datasets: 4.0.0
• Tokenizers: 0.22.1

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",
}