sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:5000000 loss:MarginMSELoss arxiv:1908.10084 arxiv:2010.02666 base_model:abdoelsayed/AraDPR base_model:finetune:abdoelsayed/AraDPR model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
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) <!-- at revision b5655f33f56d0d301dd6950872898bc45867807b -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 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: 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]
```

<!--
### 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.*
-->

## Evaluation

### Metrics

#### Reranking

* Evaluated with [<code>RerankingEvaluator</code>](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    |

<!--
## 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 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
<details><summary>Click to expand</summary>

- `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

</details>

### Training Logs
| Epoch     | Step      | Training Loss | loss      | map        |
|:---------:|:---------:|:-------------:|:---------:|:----------:|
| 0.0512    | 2000      | 0.0019        | 0.0045    | 0.4548     |
| 0.1024    | 4000      | 0.0011        | 0.0039    | 0.4988     |
| 0.1536    | 6000      | 0.001         | 0.0034    | 0.4871     |
| 0.2048    | 8000      | 0.0009        | 0.0032    | 0.4811     |
| 0.256     | 10000     | 0.0009        | 0.0032    | 0.4641     |
| 0.3072    | 12000     | 0.0008        | 0.0028    | 0.4540     |
| 0.3584    | 14000     | 0.0007        | 0.0027    | 0.4918     |
| 0.4096    | 16000     | 0.0007        | 0.0024    | 0.5039     |
| 0.4608    | 18000     | 0.0006        | 0.0024    | 0.5051     |
| 0.512     | 20000     | 0.0006        | 0.0021    | 0.4772     |
| 0.5632    | 22000     | 0.0006        | 0.0021    | 0.5110     |
| 0.6144    | 24000     | 0.0005        | 0.0020    | 0.5286     |
| 0.6656    | 26000     | 0.0005        | 0.0020    | 0.5217     |
| 0.7168    | 28000     | 0.0005        | 0.0018    | 0.5193     |
| 0.768     | 30000     | 0.0005        | 0.0018    | 0.5152     |
| 0.8192    | 32000     | 0.0005        | 0.0017    | 0.5322     |
| 0.8704    | 34000     | 0.0004        | 0.0016    | 0.5296     |
| 0.9216    | 36000     | 0.0004        | 0.0016    | 0.5266     |
| 0.9728    | 38000     | 0.0004        | 0.0015    | 0.5244     |
| 1.024     | 40000     | 0.0004        | 0.0014    | 0.5251     |
| 1.0752    | 42000     | 0.0003        | 0.0014    | 0.5202     |
| 1.1264    | 44000     | 0.0003        | 0.0014    | 0.5089     |
| 1.1776    | 46000     | 0.0003        | 0.0013    | 0.5030     |
| 1.2288    | 48000     | 0.0003        | 0.0013    | 0.5184     |
| 1.28      | 50000     | 0.0003        | 0.0012    | 0.5267     |
| 1.3312    | 52000     | 0.0003        | 0.0012    | 0.5386     |
| 1.3824    | 54000     | 0.0003        | 0.0012    | 0.5254     |
| 1.4336    | 56000     | 0.0003        | 0.0012    | 0.5378     |
| 1.4848    | 58000     | 0.0003        | 0.0011    | 0.5324     |
| 1.536     | 60000     | 0.0003        | 0.0011    | 0.5364     |
| 1.5872    | 62000     | 0.0003        | 0.0011    | 0.5412     |
| 1.6384    | 64000     | 0.0003        | 0.0010    | 0.5339     |
| 1.6896    | 66000     | 0.0003        | 0.0010    | 0.5452     |
| 1.7408    | 68000     | 0.0003        | 0.0010    | 0.5557     |
| **1.792** | **70000** | **0.0002**    | **0.001** | **0.5619** |
| 1.8432    | 72000     | 0.0002        | 0.0010    | 0.5512     |
| 1.8944    | 74000     | 0.0002        | 0.0010    | 0.5434     |
| 1.9456    | 76000     | 0.0002        | 0.0009    | 0.5367     |
| 1.9968    | 78000     | 0.0002        | 0.0009    | 0.5497     |
| 2.048     | 80000     | 0.0002        | 0.0009    | 0.5459     |
| 2.0992    | 82000     | 0.0002        | 0.0009    | 0.5616     |
| 2.1504    | 84000     | 0.0002        | 0.0009    | 0.5573     |
| 2.2016    | 86000     | 0.0002        | 0.0009    | 0.5526     |
| 2.2528    | 88000     | 0.0002        | 0.0008    | 0.5557     |
| 2.304     | 90000     | 0.0002        | 0.0008    | 0.5470     |

* The bold row denotes the saved checkpoint.

### Framework Versions
- Python: 3.11.9
- Sentence Transformers: 3.1.1
- Transformers: 4.45.2
- PyTorch: 2.4.1+cu121
- Accelerate: 1.2.0
- Datasets: 3.0.1
- Tokenizers: 0.20.1

## 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",
}
```

#### MarginMSELoss
```bibtex
@misc{hofstätter2021improving,
    title={Improving Efficient Neural Ranking Models with Cross-Architecture Knowledge Distillation},
    author={Sebastian Hofstätter and Sophia Althammer and Michael Schröder and Mete Sertkan and Allan Hanbury},
    year={2021},
    eprint={2010.02666},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.IR}
}
```

<!--
## 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.*
-->