sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:82253 loss:CoSENTLoss loss:MultipleNegativesRankingLoss id dataset:quarkss/stsb-indo-mt dataset:quarkss/arxiv-cs-id-small arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:indobenchmark/indobert-base-p2 base_model:finetune:indobenchmark/indobert-base-p2 model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: indobenchmark/indobert-base-p2
datasets:
- quarkss/stsb-indo-mt
- quarkss/arxiv-cs-id-small
language:
- id
library_name: sentence-transformers
metrics:
- pearson_cosine
- spearman_cosine
- pearson_manhattan
- spearman_manhattan
- pearson_euclidean
- spearman_euclidean
- pearson_dot
- spearman_dot
- pearson_max
- spearman_max
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:82253
- loss:CoSENTLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: evaluasi intrinsik berbasis korelasi dari representasi vektor kata
  sentences:
  - 'Dalam laporan teknis ini, kami merangkum fitur-fitur spasial-temporal dan menyajikan
    operator-operator inti dari kerangka kerja spesifikasi focusst. Kami menyajikan
    ide umum dari operator-operator ini, dengan menggunakan contoh sistem ketel uap
    untuk mengilustrasikan bagaimana kerangka kerja spesifikasi ini dapat diterapkan.  focusst
    terinspirasi oleh focus, sebuah kerangka kerja untuk spesifikasi formal dan pengembangan
    sistem interaktif. berbeda dengan focus, focusst dikhususkan untuk menentukan
    dan menganalisa aspek spasial (s) dan waktu (t) dari sistem, yang juga tercermin
    dalam nama kerangka kerja: ekstensi focus menyoroti sifat spasial-temporal dari
    spesifikasi.'
  - Kami memperkenalkan qvec-cca - sebuah metrik evaluasi intrinsik untuk representasi
    vektor kata berdasarkan korelasi vektor yang dipelajari dengan fitur-fitur yang
    diekstraksi dari sumber daya linguistik. Kami menunjukkan bahwa skor qvec-cca
    merupakan proksi yang efektif untuk berbagai tugas semantik dan sintaksis ekstrinsik.
    Kami juga menunjukkan bahwa evaluasi yang diusulkan memperoleh korelasi yang lebih
    tinggi dan lebih konsisten dengan tugas-tugas hilir, dibandingkan dengan pendekatan
    yang sudah ada untuk evaluasi intrinsik vektor kata yang didasarkan pada kemiripan
    kata.
  - Menurut E.T. Jaynes dan E.P. Wigner, entropi adalah sebuah konsep antropomorfis
    dalam artian bahwa dalam sebuah sistem fisik terdapat banyak sistem termodinamika
    yang berhubungan. Sistem fisik dapat ditinjau dari berbagai sudut pandang dengan
    memeriksa variabel yang berbeda dan menghitung entropi secara berbeda pula. Dalam
    makalah ini kami mendiskusikan bagaimana konsep tersebut dapat diaplikasikan pada
    entropi informasi, bagaimana definisi entropi menurut Shannon dapat sesuai dengan
    pernyataan Jayne dan Wigner. Hal ini dicapai dengan menggeneralisasi gagasan Shannon
    tentang entropi informasi dan ini merupakan kontribusi utama dari makalah ini.
    kemudian kami membahas bagaimana entropi di bawah pertimbangan ini dapat digunakan
    untuk perbandingan kompleksitas kata sandi dan sebagai ukuran keanekaragaman yang
    berguna dalam analisis perilaku algoritma genetika.
- source_sentence: basis berhingga sehubungan dengan superposisi pada kelas-kelas
    fungsi rekursif elementer, disertasi
  sentences:
  - Kami menyajikan algoritma untuk mengubah panorama bola dalam ruangan menjadi sebuah
    foto dengan tampilan overhead yang disimulasikan. gambar yang dihasilkan akan
    memiliki bidang pandang yang sangat luas yang mencakup hingga 4{\pi} steradian
    dari panorama bola. kami berpendapat bahwa metode kami melengkapi proyeksi stereografis
    yang biasa digunakan pada efek "planet kecil". proyeksi stereografis bekerja dengan
    sangat baik dalam menciptakan planet-planet kecil pada pemandangan di luar ruangan;
    sementara metode kami adalah mitra yang sangat sesuai untuk pemandangan di dalam
    ruangan. Inovasi utama dari metode kami adalah pengenalan proyeksi peta azimuthal
    baru yang dapat memadukan dengan mulus antara proyeksi stereografis dan proyeksi
    lambert azimuthal equal-area. proyeksi kami memiliki parameter yang dapat disesuaikan
    yang memungkinkan seseorang untuk mengontrol dan mengkompromikan antara distorsi
    bentuk dan distorsi ukuran dalam panorama yang diproyeksikan. parameter kontrol
    tambahan ini memberikan kemampuan proyeksi kami untuk menghasilkan hasil yang
    lebih unggul daripada proyeksi stereografis.
  - hocr adalah singkatan dari handwritten optical character recognition. hocr adalah
    sebuah proses pengenalan karakter tulisan tangan yang berbeda dari sebuah gambar
    digital dokumen. pengenalan karakter otomatis tulisan tangan telah menarik banyak
    peneliti di seluruh dunia untuk memberikan kontribusi dalam bidang pengenalan
    karakter tulisan tangan. identifikasi bentuk dan ekstraksi fitur merupakan bagian
    yang sangat penting dari setiap sistem pengenalan karakter dan keberhasilan metode
    ini sangat bergantung pada pemilihan fitur. namun ekstraksi fitur merupakan langkah
    yang paling penting untuk mendefinisikan bentuk karakter setepat dan seunik mungkin.Ini
    memang langkah yang paling penting dan tugas yang kompleks juga dan mencapai keberhasilan
    dengan menggunakan properti invarian, terlepas dari posisi dan orientasi. Momen
    zernike menggambarkan bentuk, mengidentifikasi rotasi invarian karena sifat ortogonalitasnya.
    modi adalah aksara kuno india yang memiliki representasi karakter yang kursif
    dan kompleks. Pekerjaan yang dijelaskan dalam makalah ini menyajikan efisiensi
    momen zernike atas momen hu 7 dengan zonasi untuk pengenalan otomatis karakter
    modi tulisan tangan. Pendekatan offline digunakan dalam makalah ini karena aksara
    modi sangat populer dan banyak digunakan untuk tujuan penulisan hingga abad ke-19
    sebelum devanagari secara resmi diadopsi.
  - 'tesis ini telah dipertahankan pada tahun 2009 di lomonosov moscow stateuniversity.
    pada bab 1: 1. dibuktikan bahwa kelas fungsi elementer bawah (skolem) adalah himpunan
    semua fungsi-fungsi polinomial-terbatas yang dapat diperoleh dengan komposisi
    $x+1$, $xy$, $\max(x-y,0)$, $x\wedge y$, $\lfloor x/y \rfloor$, dan satu fungsi
    eksponensial ($2^x$ atau $x^y$) menggunakan rumus yang tidak memiliki lebih dari
    2 lantai sehubungan dengan eksponen (misalnya, $(x+y)^{xy+z}+1$ memiliki 2 lantai,
    $$2^{2^x}$ memiliki 3 lantai). Di sini $x\wedge y$ adalah bitwise dan dari $x$
    dan $y$. 2. Terbukti bahwa $\{x+y,\ \max(x-y,0),\ x\wedge y,\ \lfloor x/y \rfloor,\2^{\lfloor
    \log_2 x \rfloor^2}\}$ dan $\{x+y,\ \max(x-y,0),\ x\wedge y,\\lfloor x/y \rfloor,\
    x^{\lfloor \log_2 y \rfloor}\}$ adalah basis komposisi dalam versi fungsional
    dari $\mathrm{tc}^0$ yang seragam (juga dikenal sebagai $\mathrm{fom}$).  3. Hirarki
    kelas yang menghabiskan kelas fungsi elementer dijelaskan dalam hal komposisi
    dengan batasan pada sejumlah lantai dalam sebuah formula. hasil dari bab 1 dipublikasikan
    dalam:  1) volkov s.a. perluasan eksponensial dari fungsi-fungsi elementer skolem,
    dan superposisi-superposisi terbatas dari fungsi-fungsi aritmatika sederhana (dalam
    bahasa rusia), masalah-masalah matematis sibernetika, moscow, fizmatlit, 2007,
    vol. 16, hal. 163-190  2) doi: 10.1134/s1064562407040217 pada bab 2 dijelaskan
    dasar komposisi sederhana pada kelas ${\cal e}^2$ hirarki grzegorczyk. hasil ini
    dipublikasikan pada doi: 10.1515/156939206779238436 pada bab 3 dibuktikan bahwa
    grup permutasi $\mathrm{gr}(q)=\{f:\f,f^{-1}\in q\}$ dibangkitkan oleh dua buah
    permutasi pada sembarang kelas $q$. Sebagai contoh, hal ini dibuktikan untuk $q=\mathrm{fp}$,
    di mana $\mathrm{fp}$ adalah kelas dari semua fungsi-fungsi yang dapat dikomputasi
    dalam waktu polinomial (dengan panjang input). hasil dari bab 3 dipublikasikan
    di doi:10.1515/dma.2008.046'
- source_sentence: Sebuah kereta api hitam bergerak di atas rel.
  sentences:
  - Kereta api yang sebagian besar berwarna hitam di atas rel.
  - '"Fonem" adalah sebuah konstruksi teoretis yang mungkin tidak bisa hilang.'
  - Seorang pria sedang memainkan seruling.
- source_sentence: Seseorang sedang mengocok telur.
  sentences:
  - Dua orang profesional medis berbaju hijau sedang mengamati sesuatu.
  - Seorang pria berlatih tinju
  - Seorang wanita mengaduk telur di dalam mangkuk.
- source_sentence: TIDAK ada alasan yang tepat untuk kegagalan penerapan video play
    dalam sepak bola profesional.
  sentences:
  - Ada masalah lain dengan menerapkan tayangan ulang instan selain dari sekadar mengganggu
    alur permainan.
  - Squat udara, lunge ke depan dan samping, sprawl, kursi dinding, dan banyak sekali
    lompat tali.
  - Seseorang sedang mengebor sebuah lubang pada sepotong kayu.
model-index:
- name: SentenceTransformer based on indobenchmark/indobert-base-p2
  results:
  - task:
      type: semantic-similarity
      name: Semantic Similarity
    dataset:
      name: sts dev
      type: sts-dev
    metrics:
    - type: pearson_cosine
      value: 0.8244011297264817
      name: Pearson Cosine
    - type: spearman_cosine
      value: 0.8421913944043852
      name: Spearman Cosine
    - type: pearson_manhattan
      value: 0.8401233515338152
      name: Pearson Manhattan
    - type: spearman_manhattan
      value: 0.8412783783649493
      name: Spearman Manhattan
    - type: pearson_euclidean
      value: 0.8400208563573309
      name: Pearson Euclidean
    - type: spearman_euclidean
      value: 0.841279376310476
      name: Spearman Euclidean
    - type: pearson_dot
      value: 0.715508766398216
      name: Pearson Dot
    - type: spearman_dot
      value: 0.7105595031452782
      name: Spearman Dot
    - type: pearson_max
      value: 0.8401233515338152
      name: Pearson Max
    - type: spearman_max
      value: 0.8421913944043852
      name: Spearman Max
---

# SentenceTransformer based on indobenchmark/indobert-base-p2

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [indobenchmark/indobert-base-p2](https://huggingface.co/indobenchmark/indobert-base-p2) on the [stsb](https://huggingface.co/datasets/quarkss/stsb-indo-mt) and [arxiv_paper_cs_id](https://huggingface.co/datasets/quarkss/arxiv-cs-id-small) datasets. 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:** [indobenchmark/indobert-base-p2](https://huggingface.co/indobenchmark/indobert-base-p2) <!-- at revision 94b4e0a82081fa57f227fcc2024d1ea89b57ac1f -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Datasets:**
    - [stsb](https://huggingface.co/datasets/quarkss/stsb-indo-mt)
    - arxiv_paper_cs
- **Language:** id
<!-- - **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("quarkss/indobert-base-p2-sts-arxiv-id")
# Run inference
sentences = [
    'TIDAK ada alasan yang tepat untuk kegagalan penerapan video play dalam sepak bola profesional.',
    'Ada masalah lain dengan menerapkan tayangan ulang instan selain dari sekadar mengganggu alur permainan.',
    'Seseorang sedang mengebor sebuah lubang pada sepotong kayu.',
]
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

#### Semantic Similarity
* Dataset: `sts-dev`
* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| pearson_cosine      | 0.8244     |
| **spearman_cosine** | **0.8422** |
| pearson_manhattan   | 0.8401     |
| spearman_manhattan  | 0.8413     |
| pearson_euclidean   | 0.84       |
| spearman_euclidean  | 0.8413     |
| pearson_dot         | 0.7155     |
| spearman_dot        | 0.7106     |
| pearson_max         | 0.8401     |
| spearman_max        | 0.8422     |

<!--
## 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 Datasets

#### stsb

* Dataset: [stsb](https://huggingface.co/datasets/quarkss/stsb-indo-mt) at [fc55c9d](https://huggingface.co/datasets/quarkss/stsb-indo-mt/tree/fc55c9d6007cf5767f3ab11a8367fd0a4ce131c0)
* Size: 5,749 training samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>score</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence1                                                                        | sentence2                                                                        | score                                                          |
  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                           | string                                                                           | float                                                          |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 9.65 tokens</li><li>max: 25 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 9.59 tokens</li><li>max: 24 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.54</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence1                                                              | sentence2                                                                                | score             |
  |:-----------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------|:------------------|
  | <code>Sebuah pesawat sedang lepas landas.</code>                       | <code>Sebuah pesawat terbang sedang lepas landas.</code>                                 | <code>1.0</code>  |
  | <code>Seorang pria sedang memainkan seruling besar.</code>             | <code>Seorang pria sedang memainkan seruling.</code>                                     | <code>0.76</code> |
  | <code>Seorang pria sedang mengoleskan keju parut di atas pizza.</code> | <code>Seorang pria sedang mengoleskan keju parut di atas pizza yang belum matang.</code> | <code>0.76</code> |
* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
  }
  ```

#### arxiv_paper_cs

* Dataset: arxiv_paper_cs
* Size: 76,504 training samples
* Columns: <code>title</code> and <code>abstract</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | title                                                                             | abstract                                                                             |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 14.39 tokens</li><li>max: 54 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 40 tokens</li><li>mean: 195.76 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | title                                                                                                                       | abstract                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>menanyakan angka-angka geometris menggunakan bahasa terkontrol, grafik ontologis, dan kisi-kisi ketergantungan</code> | <code>Sistem geometri dinamis (dynamic geometry systems/DGS) telah menjadi alat bantu dasar dalam banyak bidang geometri, misalnya dalam bidang pendidikan. pembuktian teorema otomatis geometri (geometry automated theorem provers/GATP) merupakan bidang penelitian yang aktif dan dianggap sebagai alat bantu dasar dalam perangkat lunak pendidikan yang disempurnakan di masa depan dan juga pada asisten matematika otomatis generasi berikutnya. repositori web yang baru-baru ini muncul untuk pengetahuan geometri, seperti tgtp dan intergeo, merupakan upaya untuk membuat kumpulan data yang sudah sangat banyak tentang pengetahuan geometri menjadi tersedia secara luas. Mengingat banyaknya informasi geometris yang telah tersedia, kita menghadapi kebutuhan akan mekanisme kueri untuk deskripsi konstruksi geometris. Dalam makalah ini kami membahas dua pendekatan untuk mendeskripsikan bangun geometris (deklaratif dan prosedural), dan menyajikan algoritme untuk melakukan kueri terhadap bangun geometris dalam korpus yang dideskripsikan secara deklaratif dan prosedural, dengan menggunakan bahasa alami terkontrol dgs atau bahasa alami terkontrol yang didedikasikan untuk kueri.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
  | <code>identifikasi otomatis arteri dan vena retina pada citra fundus menggunakan pola biner lokal</code>                    | <code>Klasifikasi arteri dan vena (av) pada citra retina merupakan kunci dari berbagai tugas yang diperlukan, seperti pengukuran otomatis rasio diameter arteriolar dan vena (avr). Makalah ini mengulas secara komprehensif tentang metode-metode klasifikasi av yang telah ada. Untuk memperbaiki metode-metode sebelumnya, diusulkan metode baru yang berbasis lokal bi-pola (lbp). Selain kesederhanaannya, lbp juga kuat terhadap citra fundus dengan kontras rendah dan kualitas rendah; serta membantu proses dengan menyertakan tambahan informasi tekstur dan bentuk av. Hasil eksperimen membandingkan kinerja metode baru dengan metode yang sudah ada sebelumnya; serta metode dengan skema ekstraksi fitur dan klasifikasi yang berbeda.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
  | <code>analisis komprehensif representasi berbasis pembelajaran mendalam untuk pengenalan wajah</code>                       | <code>Pendekatan berbasis deep learning telah mendominasi bidang pengenalan wajah karena peningkatan kinerja yang signifikan yang mereka berikan pada dataset liar yang menantang. pendekatan ini telah diuji secara ekstensif pada dataset yang tidak dibatasi, pada wajah berlabel di alam liar dan wajah-wajah di youtube, untuk beberapa nama. namun, kemampuan mereka untuk menangani variasi penampilan individu yang disebabkan oleh faktor-faktor seperti pose kepala, iluminasi, oklusi, dan ketidaksejajaran belum dinilai secara menyeluruh hingga saat ini. Dalam makalah ini, kami menyajikan studi komprehensif untuk mengevaluasi kinerja representasi wajah berbasis deep learning dalam beberapa kondisi termasuk berbagai sudut pose kepala, oklusi wajah bagian atas dan bawah, perubahan iluminasi dengan kekuatan yang berbeda, dan ketidaksejajaran karena lokalisasi fitur wajah yang salah. Dua model deep learning yang sukses dan tersedia untuk umum, yaitu vgg-face dan lightened cnn telah digunakan untuk mengekstrak representasi wajah. hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa meskipun deep learning memberikan representasi yang kuat untuk pengenalan wajah, namun masih dapat memperoleh manfaat dari prapemrosesan, misalnya, untuk normalisasi pose dan pencahayaan untuk mencapai kinerja yang lebih baik dalam berbagai kondisi. Terutama, jika variasi-variasi ini tidak dimasukkan ke dalam dataset yang digunakan untuk melatih model deep learning, peran preprocessing menjadi lebih penting. Hasil eksperimen juga menunjukkan bahwa representasi berbasis deep learning kuat terhadap ketidaksejajaran dan dapat mentoleransi kesalahan lokalisasi fitur wajah hingga 10% dari jarak antar mata.</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Evaluation Datasets

#### stsb

* Dataset: [stsb](https://huggingface.co/datasets/quarkss/stsb-indo-mt) at [fc55c9d](https://huggingface.co/datasets/quarkss/stsb-indo-mt/tree/fc55c9d6007cf5767f3ab11a8367fd0a4ce131c0)
* Size: 1,500 evaluation samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>score</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence1                                                                         | sentence2                                                                         | score                                                          |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                            | float                                                          |
  | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 14.38 tokens</li><li>max: 45 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 14.39 tokens</li><li>max: 43 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.47</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence1                                                                       | sentence2                                                            | score             |
  |:--------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------|:------------------|
  | <code>Seorang pria dengan topi keras sedang menari.</code>                      | <code>Seorang pria yang mengenakan topi keras sedang menari.</code>  | <code>1.0</code>  |
  | <code>Seorang anak kecil sedang menunggang kuda.</code>                         | <code>Seorang anak sedang menunggang kuda.</code>                    | <code>0.95</code> |
  | <code>Seorang pria sedang memberi makan seekor tikus kepada seekor ular.</code> | <code>Pria itu sedang memberi makan seekor tikus kepada ular.</code> | <code>1.0</code>  |
* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
  }
  ```

#### arxiv_paper_cs

* Dataset: arxiv_paper_cs
* Size: 8,501 evaluation samples
* Columns: <code>title</code> and <code>abstract</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | title                                                                             | abstract                                                                             |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 14.63 tokens</li><li>max: 47 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 51 tokens</li><li>mean: 196.85 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | title                                                                                                                                          | abstract                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              |
  |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>penemuan dan pelokalan objek tanpa pengawasan di alam liar: pencocokan berbasis bagian dengan proposal wilayah dari bawah ke atas</code> | <code>Makalah ini membahas penemuan dan pelokalan tanpa pengawasan dari objek dominan dari koleksi gambar yang berisik dengan beberapa kelas objek. Pengaturan masalah ini sepenuhnya tanpa pengawasan, bahkan tanpa anotasi pada tingkat gambar atau asumsi kelas dominan tunggal. Ini jauh lebih umum daripada tugas kolokalisasi, kosegmentasi, atau pelokalan yang diawasi dengan lemah. Kami menangani masalah penemuan dan pelokalan dengan menggunakan pendekatan pencocokan wilayah berbasis bagian: kami menggunakan proposal wilayah yang sudah jadi untuk membentuk sekumpulan kotak pembatas kandidat untuk objek dan bagian objek. Wilayah-wilayah ini dicocokkan secara efisien di seluruh gambar menggunakan transformasi hough probabilistik yang mengevaluasi kepercayaan untuk setiap korespondensi kandidat dengan mempertimbangkan konsistensi tampilan dan spasial. Objek dominan ditemukan dan dilokalisasi dengan membandingkan skor wilayah kandidat dan memilih wilayah yang lebih menonjol daripada wilayah lain yang mengandungnya. Evaluasi ekstensif terhadap tolok ukur standar menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan secara signifikan mengungguli kondisi saat ini dalam kolokisasi, dan mencapai penemuan objek yang kuat dalam set data kelas campuran yang menantang.</code> |
  | <code>pengertian aljabar tentang penghentian</code>                                                                                            | <code>Lima gagasan aljabar tentang terminasi diformalkan, dianalisis dan dibandingkan: wellfoundedness atau noetherity, rumus l\"ob, ketiadaan iterasi tak hingga, ketiadaan divergensi, dan normalisasi. penelitian ini didasarkan pada semiring modal, yaitu semiring idempoten yang bersifat aditif dengan operator modal maju dan mundur. Untuk memodelkan perilaku tak hingga, semiring idempoten diperluas ke semiring divergensi, aljabar kleene divergensi dan aljabar omega. Gagasan dan teknik yang dihasilkan digunakan dalam pembuktian kalkulasi teorema klasik dari teori penulisan ulang. aplikasi ini menunjukkan bahwa semiring modal merupakan alat yang ampuh untuk bernalar secara aljabar tentang dinamika terbatas dan tak hingga dari program dan sistem transisi.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      |
  | <code>menyetel program logika fuzzy dengan eksekusi simbolik</code>                                                                            | <code>Pemrograman logika fuzzy merupakan paradigma deklaratif yang sedang berkembang yang bertujuan untuk mengintegrasikan logika fuzzy ke dalam pemrograman logika. Salah satu tugas tersulit dalam menentukan program logika fuzzy adalah menentukan bobot yang tepat untuk setiap aturan, serta penghubung dan operator fuzzy yang paling sesuai. Dalam makalah ini, kami memperkenalkan perluasan simbolis dari program logika fuzzy di mana beberapa parameter dapat dibiarkan tidak diketahui, sehingga pengguna dapat dengan mudah melihat dampak dari nilai-nilai yang mungkin. Selanjutnya, dengan diberikan sejumlah kasus uji, nilai yang paling tepat untuk parameter-parameter ini dapat dihitung secara otomatis.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `weight_decay`: 0.01
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True

#### 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`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_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`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `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`: 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`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `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
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch  | Step  | Training Loss | arxiv paper cs loss | stsb loss | sts-dev_spearman_cosine |
|:------:|:-----:|:-------------:|:-------------------:|:---------:|:-----------------------:|
| 0.0194 | 100   | 1.3793        | -                   | -         | -                       |
| 0.0389 | 200   | 1.1011        | -                   | -         | -                       |
| 0.0583 | 300   | 0.7999        | -                   | -         | -                       |
| 0.0778 | 400   | 0.7443        | -                   | -         | -                       |
| 0.0972 | 500   | 0.7195        | 0.3034              | 9.4158    | 0.7621                  |
| 0.1167 | 600   | 0.6015        | -                   | -         | -                       |
| 0.1361 | 700   | 0.6134        | -                   | -         | -                       |
| 0.1556 | 800   | 0.6417        | -                   | -         | -                       |
| 0.1750 | 900   | 0.5846        | -                   | -         | -                       |
| 0.1945 | 1000  | 0.8131        | 0.2630              | 8.8162    | 0.7515                  |
| 0.2139 | 1100  | 0.6905        | -                   | -         | -                       |
| 0.2334 | 1200  | 0.4964        | -                   | -         | -                       |
| 0.2528 | 1300  | 0.525         | -                   | -         | -                       |
| 0.2723 | 1400  | 0.6376        | -                   | -         | -                       |
| 0.2917 | 1500  | 0.6487        | 0.2450              | 7.6820    | 0.7145                  |
| 0.3112 | 1600  | 0.4807        | -                   | -         | -                       |
| 0.3306 | 1700  | 0.6752        | -                   | -         | -                       |
| 0.3501 | 1800  | 0.3399        | -                   | -         | -                       |
| 0.3695 | 1900  | 0.5505        | -                   | -         | -                       |
| 0.3890 | 2000  | 0.3662        | 0.2180              | 8.5049    | 0.6860                  |
| 0.4084 | 2100  | 0.471         | -                   | -         | -                       |
| 0.4278 | 2200  | 0.465         | -                   | -         | -                       |
| 0.4473 | 2300  | 0.43          | -                   | -         | -                       |
| 0.4667 | 2400  | 0.3793        | -                   | -         | -                       |
| 0.4862 | 2500  | 0.6452        | 0.2055              | 7.7386    | 0.7735                  |
| 0.5056 | 2600  | 0.4262        | -                   | -         | -                       |
| 0.5251 | 2700  | 0.3848        | -                   | -         | -                       |
| 0.5445 | 2800  | 0.4272        | -                   | -         | -                       |
| 0.5640 | 2900  | 0.3874        | -                   | -         | -                       |
| 0.5834 | 3000  | 0.42          | 0.1885              | 7.3993    | 0.7694                  |
| 0.6029 | 3100  | 0.3812        | -                   | -         | -                       |
| 0.6223 | 3200  | 0.4634        | -                   | -         | -                       |
| 0.6418 | 3300  | 0.424         | -                   | -         | -                       |
| 0.6612 | 3400  | 0.6116        | -                   | -         | -                       |
| 0.6807 | 3500  | 0.3541        | 0.1821              | 7.1737    | 0.7756                  |
| 0.7001 | 3600  | 0.494         | -                   | -         | -                       |
| 0.7196 | 3700  | 0.3463        | -                   | -         | -                       |
| 0.7390 | 3800  | 0.4878        | -                   | -         | -                       |
| 0.7585 | 3900  | 0.7074        | -                   | -         | -                       |
| 0.7779 | 4000  | 0.3102        | 0.1599              | 7.0651    | 0.7908                  |
| 0.7974 | 4100  | 0.5743        | -                   | -         | -                       |
| 0.8168 | 4200  | 0.439         | -                   | -         | -                       |
| 0.8363 | 4300  | 0.4874        | -                   | -         | -                       |
| 0.8557 | 4400  | 0.3162        | -                   | -         | -                       |
| 0.8751 | 4500  | 0.5188        | 0.1506              | 6.1683    | 0.8040                  |
| 0.8946 | 4600  | 0.2958        | -                   | -         | -                       |
| 0.9140 | 4700  | 0.4295        | -                   | -         | -                       |
| 0.9335 | 4800  | 0.5376        | -                   | -         | -                       |
| 0.9529 | 4900  | 0.2758        | -                   | -         | -                       |
| 0.9724 | 5000  | 0.3258        | 0.1392              | 6.7478    | 0.7936                  |
| 0.9918 | 5100  | 0.3645        | -                   | -         | -                       |
| 1.0113 | 5200  | 0.4156        | -                   | -         | -                       |
| 1.0307 | 5300  | 0.361         | -                   | -         | -                       |
| 1.0502 | 5400  | 0.4824        | -                   | -         | -                       |
| 1.0696 | 5500  | 0.4721        | 0.1357              | 6.2677    | 0.8159                  |
| 1.0891 | 5600  | 0.4966        | -                   | -         | -                       |
| 1.1085 | 5700  | 0.3686        | -                   | -         | -                       |
| 1.1280 | 5800  | 0.3774        | -                   | -         | -                       |
| 1.1474 | 5900  | 0.4448        | -                   | -         | -                       |
| 1.1669 | 6000  | 0.3911        | 0.1232              | 6.5678    | 0.8198                  |
| 1.1863 | 6100  | 0.572         | -                   | -         | -                       |
| 1.2058 | 6200  | 0.3344        | -                   | -         | -                       |
| 1.2252 | 6300  | 0.5053        | -                   | -         | -                       |
| 1.2447 | 6400  | 0.2711        | -                   | -         | -                       |
| 1.2641 | 6500  | 0.437         | 0.1300              | 6.5860    | 0.8155                  |
| 1.2835 | 6600  | 0.2762        | -                   | -         | -                       |
| 1.3030 | 6700  | 0.5095        | -                   | -         | -                       |
| 1.3224 | 6800  | 0.3834        | -                   | -         | -                       |
| 1.3419 | 6900  | 0.3036        | -                   | -         | -                       |
| 1.3613 | 7000  | 0.4065        | 0.1287              | 6.3673    | 0.8028                  |
| 1.3808 | 7100  | 0.1095        | -                   | -         | -                       |
| 1.4002 | 7200  | 0.3184        | -                   | -         | -                       |
| 1.4197 | 7300  | 0.1512        | -                   | -         | -                       |
| 1.4391 | 7400  | 0.333         | -                   | -         | -                       |
| 1.4586 | 7500  | 0.1431        | 0.1196              | 7.1903    | 0.8085                  |
| 1.4780 | 7600  | 0.5441        | -                   | -         | -                       |
| 1.4975 | 7700  | 0.2221        | -                   | -         | -                       |
| 1.5169 | 7800  | 0.3238        | -                   | -         | -                       |
| 1.5364 | 7900  | 0.1424        | -                   | -         | -                       |
| 1.5558 | 8000  | 0.275         | 0.1190              | 6.7080    | 0.8182                  |
| 1.5753 | 8100  | 0.139         | -                   | -         | -                       |
| 1.5947 | 8200  | 0.3027        | -                   | -         | -                       |
| 1.6142 | 8300  | 0.3137        | -                   | -         | -                       |
| 1.6336 | 8400  | 0.2764        | -                   | -         | -                       |
| 1.6531 | 8500  | 0.3538        | 0.1174              | 6.5456    | 0.8191                  |
| 1.6725 | 8600  | 0.3095        | -                   | -         | -                       |
| 1.6919 | 8700  | 0.2211        | -                   | -         | -                       |
| 1.7114 | 8800  | 0.3583        | -                   | -         | -                       |
| 1.7308 | 8900  | 0.3033        | -                   | -         | -                       |
| 1.7503 | 9000  | 0.3815        | 0.1126              | 7.1239    | 0.8204                  |
| 1.7697 | 9100  | 0.4188        | -                   | -         | -                       |
| 1.7892 | 9200  | 0.3312        | -                   | -         | -                       |
| 1.8086 | 9300  | 0.3496        | -                   | -         | -                       |
| 1.8281 | 9400  | 0.2666        | -                   | -         | -                       |
| 1.8475 | 9500  | 0.2697        | 0.1044              | 6.6489    | 0.8260                  |
| 1.8670 | 9600  | 0.3439        | -                   | -         | -                       |
| 1.8864 | 9700  | 0.2813        | -                   | -         | -                       |
| 1.9059 | 9800  | 0.2207        | -                   | -         | -                       |
| 1.9253 | 9900  | 0.2382        | -                   | -         | -                       |
| 1.9448 | 10000 | 0.4296        | 0.1039              | 6.3442    | 0.8375                  |
| 1.9642 | 10100 | 0.219         | -                   | -         | -                       |
| 1.9837 | 10200 | 0.209         | -                   | -         | -                       |
| 2.0031 | 10300 | 0.305         | -                   | -         | -                       |
| 2.0226 | 10400 | 0.2147        | -                   | -         | -                       |
| 2.0420 | 10500 | 0.3895        | 0.1028              | 6.4420    | 0.8364                  |
| 2.0615 | 10600 | 0.416         | -                   | -         | -                       |
| 2.0809 | 10700 | 0.2972        | -                   | -         | -                       |
| 2.1004 | 10800 | 0.3619        | -                   | -         | -                       |
| 2.1198 | 10900 | 0.2692        | -                   | -         | -                       |
| 2.1392 | 11000 | 0.3194        | 0.0995              | 7.2408    | 0.8340                  |
| 2.1587 | 11100 | 0.3272        | -                   | -         | -                       |
| 2.1781 | 11200 | 0.3632        | -                   | -         | -                       |
| 2.1976 | 11300 | 0.3714        | -                   | -         | -                       |
| 2.2170 | 11400 | 0.4847        | -                   | -         | -                       |
| 2.2365 | 11500 | 0.1553        | 0.1032              | 7.0639    | 0.8312                  |
| 2.2559 | 11600 | 0.2912        | -                   | -         | -                       |
| 2.2754 | 11700 | 0.3506        | -                   | -         | -                       |
| 2.2948 | 11800 | 0.4386        | -                   | -         | -                       |
| 2.3143 | 11900 | 0.1853        | -                   | -         | -                       |
| 2.3337 | 12000 | 0.4417        | 0.1021              | 6.9850    | 0.8401                  |
| 2.3532 | 12100 | 0.2067        | -                   | -         | -                       |
| 2.3726 | 12200 | 0.1964        | -                   | -         | -                       |
| 2.3921 | 12300 | 0.2289        | -                   | -         | -                       |
| 2.4115 | 12400 | 0.1728        | -                   | -         | -                       |
| 2.4310 | 12500 | 0.242         | 0.0986              | 7.2576    | 0.8411                  |
| 2.4504 | 12600 | 0.1623        | -                   | -         | -                       |
| 2.4699 | 12700 | 0.3243        | -                   | -         | -                       |
| 2.4893 | 12800 | 0.2584        | -                   | -         | -                       |
| 2.5088 | 12900 | 0.2971        | -                   | -         | -                       |
| 2.5282 | 13000 | 0.0833        | 0.0993              | 7.3682    | 0.8370                  |
| 2.5476 | 13100 | 0.2298        | -                   | -         | -                       |
| 2.5671 | 13200 | 0.1919        | -                   | -         | -                       |
| 2.5865 | 13300 | 0.2254        | -                   | -         | -                       |
| 2.6060 | 13400 | 0.1474        | -                   | -         | -                       |
| 2.6254 | 13500 | 0.2348        | 0.0983              | 7.2719    | 0.8368                  |
| 2.6449 | 13600 | 0.264         | -                   | -         | -                       |
| 2.6643 | 13700 | 0.3416        | -                   | -         | -                       |
| 2.6838 | 13800 | 0.2327        | -                   | -         | -                       |
| 2.7032 | 13900 | 0.3539        | -                   | -         | -                       |
| 2.7227 | 14000 | 0.122         | 0.0955              | 7.1619    | 0.8410                  |
| 2.7421 | 14100 | 0.3808        | -                   | -         | -                       |
| 2.7616 | 14200 | 0.4472        | -                   | -         | -                       |
| 2.7810 | 14300 | 0.1957        | -                   | -         | -                       |
| 2.8005 | 14400 | 0.3181        | -                   | -         | -                       |
| 2.8199 | 14500 | 0.2838        | 0.0932              | 7.2225    | 0.8424                  |
| 2.8394 | 14600 | 0.2699        | -                   | -         | -                       |
| 2.8588 | 14700 | 0.1874        | -                   | -         | -                       |
| 2.8783 | 14800 | 0.3185        | -                   | -         | -                       |
| 2.8977 | 14900 | 0.1529        | -                   | -         | -                       |
| 2.9172 | 15000 | 0.2448        | 0.0925              | 7.3046    | 0.8422                  |
| 2.9366 | 15100 | 0.3415        | -                   | -         | -                       |
| 2.9560 | 15200 | 0.222         | -                   | -         | -                       |
| 2.9755 | 15300 | 0.1858        | -                   | -         | -                       |
| 2.9949 | 15400 | 0.1906        | -                   | -         | -                       |

</details>

### Framework Versions
- Python: 3.10.13
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.42.3
- PyTorch: 2.1.2
- Accelerate: 0.32.1
- Datasets: 2.20.0
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

#### CoSENTLoss
```bibtex
@online{kexuefm-8847,
    title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
    author={Su Jianlin},
    year={2022},
    month={Jan},
    url={https://kexue.fm/archives/8847},
}
```

#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@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}
}
```

<!--
## 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.*
-->