sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:6659 loss:MultipleNegativesRankingLoss dataset:davhin/parl-synthetic-queries-v2 arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:chkla/parlbert-german-v1 base_model:finetune:chkla/parlbert-german-v1 model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: chkla/parlbert-german-v1
datasets:
- davhin/parl-synthetic-queries-v2
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:6659
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 'stellen, neue Märkte erschließen und Vorreiter sein. Sie fordern
    mehr grünen Strom ein und benötigen schon bald große Mengen grünen Wasserstoff
    für ihre innovativen und zukunftsweisenden neuen Produktionsweisen. Ein moderner
    und zukunftsweisender Wirtschaftsstandort setzt auf effiziente und moderne Produktionsweisen,
    regt grüne Innovationen an und schafft einen Rahmen, in dem Produkte weiterentwickelt
    werden können. Sehr geehrte Damen und Herren, stehen zu bleiben, nichts zu tun,
    keine Veränderungen zuzulassen, ist keine Option, wenn wir in den Märkten der
    Zukunft als Standort eine Rolle spielen wollen. Für mich ist klar: Deutschland
    soll auch langfristig einer der Wirtschaftsstandorte weltweit sein. Dazu leistet
    dieser Gesetzentwurf vielleicht nur einen kleinen, aber einen sehr wichtigen Beitrag
    in die richtige Richtung. Herzlichen Dank. '
  sentences:
  - Welche Auswirkungen hat der vorgeschlagene Vorwegabzug auf die Bürokratie im Gesundheitswesen?
  - Welche Rolle spielt die grüne Energie in der Zukunft der deutschen Wirtschaft?
  - Debatte 9-Euro-Ticket Bundestag
- source_sentence: l fehlen, und das wird unser Leben bedeutend verändern. Eine lahmende
    Wirtschaft wird zu längeren Lieferzeiten führen. Wir werden Probleme in der Pflege
    bekommen, und auch der Zusammenbruch des Rentensystems kann eine Folge sein. Die
    Ampel liefert nun auch mit diesem Haushalt die notwendigen bundespolitischen Weichenstellungen.
    Statt Menschen über Jahre durch Kettenduldung zu drangsalieren, geben wir ihnen
    eine Chance auf Bleiberecht und leisten damit auch einen Beitrag zur Bekämpfung
    des Arbeitskräftemangels. Die Ampel hat die frühere Arroganz, ja, die Fehleinschätzung
    der vielleicht nicht auf alle Fach- und Arbeitskräfte wirkenden Attraktivität
    Deutschlands endlich abgelegt. Es ist ein Irrtum, zu glauben, man müsse nicht
    viel tun und man müsse auch nicht viel leisten, man könne sich die Besten der
    Besten aussuchen, die alle Schlange stünden, um in Deutschland arbeiten zu können.
    Mit dem Haushalt und den Mitteln, die wir jetzt hier beschließen werden, stellen
    wir uns zum ersten Mal einer Realität, die zeigt,
  sentences:
  - Attraktivität Deutschlands für Fachkräfte
  - Wie sieht die Zusammenarbeit zwischen der Bundesregierung, der irakischen Regierung
    und der kurdischen Regionalregierung aus?
  - Befürwortung des Rechts auf selbstbestimmtes Sterben
- source_sentence: ' Vielen Dank, Herr Kollege Hofreiter. – Das Wort hat nunmehr der
    Kollege Alexander Graf Lambsdorff, FDP-Fraktion. '
  sentences:
  - Wissenschaftstheorie im Bundestag
  - Redebeitrag Alexander Graf Lambsdorff im Bundestag
  - Parlamentarisches Verfahren zur Legalisierung
- source_sentence: ' Sehr geehrte Frau Präsidentin! Exzellenz! Liebe Kolleginnen und
    Kollegen! Lieber Herr Roth, ich kann dieses Gerede davon, dass Russland Europa
    destabilisieren will, nicht mehr hören. Das entbehrt jeder logischen Grundlage.
    Russland hat die Ressourcen, wir haben das Know-how. Es liegt im Interesse der
    Europäischen Union, aller Staaten in der EU, mit Russland zusammenzuarbeiten,
    genauso wie das im Interesse Russlands liegt. Das, was Sie hier vorführen, ist
    Kriegstreiberei, Panikmache und Kriegsrhetorik. Ja, es ist richtig: Russland bewegt
    seine Armee auf seinem Territorium. Darüber wird hier sehr intensiv gesprochen.
    Aber wird auch darüber gesprochen, was auf der Gegenseite, in der Ukraine, passiert?
    Ich möchte Ihnen zitieren, was der ukrainische Verteidigungsminister vorgestern
    erklärt hat: Ich kann mit absoluter Gewissheit sagen, dass Stand heute die russischen
    Streitkräfte keine Angriffsgruppierungen aufgestellt haben, die einen gewaltsamen
    Einmarsch in die Ukraine durchführen könnten. Also bitte betreiben '
  sentences:
  - Redezeit Bundestag
  - Wer hat das Wort für die CDU/CSU-Fraktion im Bundestag?
  - Rede zur Ukraine-Krise
- source_sentence: 't wir hier im Bundestag sind. Es ist Zeit, umzudenken. Es ist
    Zeit, umzudenken für die Union. Meine Damen und Herren, glauben Sie bitte nicht
    diesen Geschichten, die Ihnen hier eben aufgetischt worden sind. Vielen Dank. '
  sentences:
  - Kritik an der Union
  - Wie wird im Bundestag über die Debatte zum Sozialsystem und der Zuwanderung diskutiert?
  - Wie sieht der Autor die Beziehung zwischen Einheit und Vielfalt in Deutschland?
model-index:
- name: SentenceTransformer based on chkla/parlbert-german-v1
  results:
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: parlsearch dev
      type: parlsearch-dev
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.6420420408248901
      name: Cosine Accuracy
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.9855855703353882
      name: Cosine Accuracy
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: parlsearch test before training
      type: parlsearch-test-before-training
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.62409907579422
      name: Cosine Accuracy
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: parlsearch test after training
      type: parlsearch-test-after-training
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.982207179069519
      name: Cosine Accuracy
---

# SentenceTransformer based on chkla/parlbert-german-v1

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [chkla/parlbert-german-v1](https://huggingface.co/chkla/parlbert-german-v1) on the [parl-synthetic-queries-v2](https://huggingface.co/datasets/davhin/parl-synthetic-queries-v2) dataset. 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:** [chkla/parlbert-german-v1](https://huggingface.co/chkla/parlbert-german-v1) <!-- at revision 5c5324e8a1431d289c4f18eaeb368e9edd76ece1 -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - [parl-synthetic-queries-v2](https://huggingface.co/datasets/davhin/parl-synthetic-queries-v2)
<!-- - **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("davhin/parlbert-german-search-v0")
# Run inference
sentences = [
    't wir hier im Bundestag sind. Es ist Zeit, umzudenken. Es ist Zeit, umzudenken für die Union. Meine Damen und Herren, glauben Sie bitte nicht diesen Geschichten, die Ihnen hier eben aufgetischt worden sind. Vielen Dank. ',
    'Kritik an der Union',
    'Wie wird im Bundestag über die Debatte zum Sozialsystem und der Zuwanderung diskutiert?',
]
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

#### Triplet

* Datasets: `parlsearch-dev`, `parlsearch-test-before-training` and `parlsearch-test-after-training`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)

| Metric              | parlsearch-dev | parlsearch-test-before-training | parlsearch-test-after-training |
|:--------------------|:---------------|:--------------------------------|:-------------------------------|
| **cosine_accuracy** | **0.642**      | **0.6241**                      | **0.9822**                     |

#### Triplet

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

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| **cosine_accuracy** | **0.9856** |

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### parl-synthetic-queries-v2

* Dataset: [parl-synthetic-queries-v2](https://huggingface.co/datasets/davhin/parl-synthetic-queries-v2) at [0dd76c6](https://huggingface.co/datasets/davhin/parl-synthetic-queries-v2/tree/0dd76c6b38e39e6d90b152b8d0ce79cb325b32dc)
* Size: 6,659 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                              | positive                                                                         | negative                                                                          |
  |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                              | string                                                                           | string                                                                            |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 149.07 tokens</li><li>max: 241 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 10.6 tokens</li><li>max: 28 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 10.38 tokens</li><li>max: 24 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   | positive                                                          | negative                                                             |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------|
  | <code>t steigen, und das Handwerk müsste die Anzahl der Beschäftigten verdoppeln. Betrachtet man zudem den europäischen Gebäudebereich – ich habe es gesagt – und das Ziel der einheitlichen Maßstäbe, zeigt sich in Europa ein sehr uneinheitliches Bild. Die Effizienzklassen in Europa sind nicht vergleichbar. Gebäude in den Niederlanden mit der Energieeffizienzklasse C entsprechen in Deutschland der Klasse G. So entsteht der Eindruck, dass die Gebäude in Deutschland schlechtgerechnet werden. Wenn man sich das auf dem Papier anschaut, stellt man fest: Der Gebäudebestand in Deutschland ist deutlich besser als in vielen anderen Mitgliedstaaten. Und was macht unser zuständiger Minister Habeck? Er setzt sich von Beginn an im Rat dafür ein, schärfere Vorgaben, als von der Kommission empfohlen, durchzudrücken. Bis zum Wohngipfel war die Position der Regierung, hier mehr zu erzwingen. Dass der Sanierungszwang jetzt vom Tisch ist, ist gut. Aber er wurde bis vor Kurzem von den Grünen gefördert und geforde...</code> | <code>Habeck Gebäudepolitik</code>                                | <code>Kosten für Pendler in Kiel</code>                              |
  | <code> Vielen Dank. – Frau Präsidentin! Meine sehr verehrten Damen und Herren! Im Frühjahr 2006 reiste Daniel Loy nach Berlin. Er nimmt an einer Veranstaltung der Studienstiftung des deutschen Volkes teil und infiziert sich dort mit dem Epstein-Barr-Virus. Nach seiner Reise wird nichts mehr so sein, wie es einmal war. Jahrelang ist er krank, und trotz zahlreicher Arztbesuche weiß keiner, was ihm fehlt. Sein Zustand verschlechtert sich drastisch. Zwölf Jahre später erhält er die Diagnose ME/CFS, Chronisches Fatigue-Syndrom. „Seitdem habe ich fast alles verloren, was mein Leben zuvor ausgemacht hat“, erzählte uns Daniel Loy im Petitionsausschuss im Februar letzten Jahres. ME/CFS ist eine schwere chronische Krankheit, die meist durch eine Virusinfektion ausgelöst wird und zu extremer Erschöpfung und ständigen Schmerzen führt. Vielen Ärzten und Pflegekräften ist das Krankheitsbild bis heute kaum ein Begriff. Es mangelt an Forschung und Aufklärung, und infolgedessen wird die Krankheit oft nicht e...</code> | <code>Forschung zu ME/CFS Bundestag</code>                        | <code>Denkverbote bei Nachhaltigkeit</code>                          |
  | <code> Frau Präsidentin! Liebe Kolleginnen und Kollegen! Minister Habeck hat in seiner Rede ausgeführt, dass mit der vorgelegten Strategie der Zug der Wasserstofftechnologie den Bahnhof verlassen hätte. Das mag sein. Da hat die Vorgängerregierung durchaus einiges ganz gut auf den Weg gebracht. Aber wir müssen jetzt schon aufpassen, dass sich der Zug auf dem Weg nicht verfährt. Ich glaube, wir sind uns einig, dass der Wasserstoff für viele Bereiche die Zukunft ist. Wasserstoff soll Deutschland klimafreundlicher und unabhängiger von fossilen Brennstoffen machen. Aber: Das geht eben nicht ohne gemeinsame Anstrengungen. Da sind natürlich die Wirtschaft, die Verbraucher genauso wie Forschung und Entwicklung gefragt. Aber die Weichen für den Zug müssen wir als politisch Verantwortliche schon selbst stellen. Als Union sehen wir da ganz klare Prioritäten. Wir wollen, dass der Wasserstoffhochlauf pragmatisch, schnell, technologieoffen und für den Anfang auch bunt sein soll. Wir müssen die Transportne...</code> | <code>Wasserstoff als Alternative zu fossilen Brennstoffen</code> | <code>Was wurde in der Bundestag-Debatte über die AfD gesagt?</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 Dataset

#### parl-synthetic-queries-v2

* Dataset: [parl-synthetic-queries-v2](https://huggingface.co/datasets/davhin/parl-synthetic-queries-v2) at [0dd76c6](https://huggingface.co/datasets/davhin/parl-synthetic-queries-v2/tree/0dd76c6b38e39e6d90b152b8d0ce79cb325b32dc)
* Size: 6,659 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                              | positive                                                                          | negative                                                                          |
  |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                              | string                                                                            | string                                                                            |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 148.42 tokens</li><li>max: 241 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 10.71 tokens</li><li>max: 27 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 10.48 tokens</li><li>max: 29 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   | positive                                                | negative                                                                                     |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code> Weil wir jetzt so viel über den Odenwald gehört haben, reizt es mich doch, zu sagen: Das Wort hat für Bündnis 90/Die Grünen der Kollege Stefan Gelbhaar aus Berlin-Pankow. </code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | <code>Wer sprach im Bundestag über den Odenwald?</code> | <code>Ist eine Erbschaftssteuer mit Leistungsgerechtigkeit vereinbar?</code>                 |
  | <code> Für die AfD-Fraktion hat nun der Abgeordnete Joachim Wundrak das Wort. </code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | <code>Aktuelle Rede im Bundestag</code>                 | <code>Wer hält die Rede?</code>                                                              |
  | <code>t es Gerechtigkeitslücken, von denen insbesondere selbstständige Frauen und Gründerinnen betroffen sind. Noch immer haben sie keinen Anspruch auf Leistungen nach dem Mutterschutzgesetz, sondern müssen sich freiwillig gegen Einkommensausfälle absichern. Diese freiwilligen Möglichkeiten sind allerdings kompliziert, weitgehend unbekannt und unzureichend. Sie unterscheiden sich, je nachdem, ob man privat oder freiwillig gesetzlich versichert ist. Und jede Zusatzversicherung kostet Betroffene Geld. Hier sind Frauen noch einmal mehr belastet als männliche Kollegen, die schlicht und ergreifend gar nicht vor dieser Herausforderung stehen. Das ist ein Zustand, der so nicht bleiben darf. Eine Mutter ist eine Mutter und gehört geschützt, egal für wen oder wo sie arbeitet. Gerade in Zeiten wirtschaftlicher Herausforderungen müssen wir Frauen unterstützen, den Schritt in die Selbstständigkeit und Unternehmensgründung zu wagen. Eine Schwangerschaft sollte dabei nie ein Hindernis sein. Deshalb brauch...</code> | <code>Rechte von selbstständigen Frauen</code>          | <code>Welche Verbesserungsvorschläge wurden im Kontext des Völkerstrafrechts gemacht?</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
- `num_train_epochs`: 1
- `warmup_ratio`: 0.1
- `use_mps_device`: True
- `bf16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### 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
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 2e-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`: 1
- `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`: True
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: True
- `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}
- `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`: None
- `hub_always_push`: False
- `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
- `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
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss | parlsearch-dev_cosine_accuracy | parlsearch-test-before-training_cosine_accuracy | parlsearch-test-after-training_cosine_accuracy |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:------------------------------:|:-----------------------------------------------:|:----------------------------------------------:|
| -1     | -1   | -             | -               | 0.6120                         | 0.6241                                          | -                                              |
| 0.3195 | 100  | 1.8343        | 0.8828          | 0.9796                         | -                                               | -                                              |
| 0.6390 | 200  | 0.8386        | 0.7182          | 0.9814                         | -                                               | -                                              |
| 0.9585 | 300  | 0.8129        | 0.6614          | 0.9856                         | -                                               | -                                              |
| -1     | -1   | -             | -               | -                              | -                                               | 0.9822                                         |


### Framework Versions
- Python: 3.12.8
- Sentence Transformers: 3.4.0
- Transformers: 4.48.1
- PyTorch: 2.5.1
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0

## 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",
}
```

#### 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.*
-->

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## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->