sentence-transformers safetensors xlm-roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:54900 loss:MatryoshkaLoss loss:MultipleNegativesRankingLoss en arxiv:1908.10084 arxiv:2205.13147 arxiv:1705.00652 base_model:rasyosef/roberta-medium-amharic base_model:finetune:rasyosef/roberta-medium-amharic license:apache-2.0 model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: rasyosef/roberta-medium-amharic
language:
- en
library_name: sentence-transformers
license: apache-2.0
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:54900
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 7ኛው ሀገር አቀፍ የህብረት ሥራ አውደ ርዕይ፣ ባዛርና ሲምፖዚየም ተጀመረ
  sentences:
  - አዲስ አበባ ፣ ጥር 28 ፣ 2012 (ኤፍ ቢ ሲ) 7ኛው ሀገር አቀፍ የህብረት ሥራ አውደ ርዕይ፣ ባዛርና ሲምፖዚየም በዛሬው
    ዕለት ተጀምሯል።  አውደ ርዕዩ ”የህብረት ስራ ግብይት ለሰላም ግንባታ” በሚል መሪ ቃል በአዲስ አበባ ኤግዚቪሽን ማዕከል እየተካሄደ
    ይገኛል።  የፌደራል የኅብረት ሥራ ኤጄንሲ ምክትል ዋና ዳይሬክተር አቶ አብዲ ሙሃመድ፥ በሀገሪቱ የተረጋጋ ኢኮኖሚ እንዲፈጠር
    ሰው ሠራሽ የሆኑ እና በከተሞች የሚከሰቱ የዋጋ ንረቶች እንዲስተካከሉ የኅብረት ሥራ ማኅበራት ከፍተኛ አስተዋፅኦ እንዳላቸው
    ጠቅሰዋል።  አውደ ርዕዩ በህብረት ስራ ማህበራት መካከል ጠንካራና የተፋጠነ የገበያ ትስስርን ለመፍጠርና ማህበራት ለሰላም መስፈንና
    ለትብብር የሚያበረክቱትን አስተዋፅኦ በተጨባጭ ለማሳየት ታልሞ የተዘጋጀ መሆኑንም አንስተዋል።  ለአንድ ሳምንት በሚቆየው በዚህ
    አውደ ርዕይ 175 የህብረቱ ማህበራት እና አጋር ድርጅቶች እንደሚሳተፉ ዋና ዳይሬክተሩ ተናግረዋል።  በሀገር አቀፍ ሲምፖዚየሙ
    ላይ የተለያዩ የሀገር ውስጥ እና የውጭ ሀገራት የኅብረት ሥራ ልዩ ተሞክሮዎች ይቀርባሉ ተብሎ ይጠበቃል።
  - 'አዲስ አበባ፡- የአንድነት ፓርክ መንግሥትንና ሕዝብን በማቀራረብ፤ የተለያዩ የማህበረሰብ አካላትን በማገናኘት እና የጋራ ታሪክን
    በማስገንዘብ የርዕስ በርዕስ ግንኙነትን የሚያጠናክር መሆኑን የቅርስ ጥናትና ጥበቃ ባለሥልጣን አስታወቀ፡፡ የባለሥልጣኑ ምክትል
    ዋና

    ዳይሬክተር ረዳት ፕሮፌሰር

    አበባው አያሌው እንደገለፁት፤

    በብሔራዊ ቤተመንግሥት ውስጥ

    የተሠራው የአንድነት ፓርክ

    የአድዋ ጦርነት የታወጀበት፤

    ከአድዋ ዘመቻ በኋላ

    በጦርነቱ ህይወታቸውን ላጡ

    ሰዎች ሙታመት የወጣበት፤

    ማይጨው ሲዘመት ክተት

    የታወጀበት፤  እስከ 1966 ዓ.ም ፍርድ የሚሰጥበት ዙፋን ችሎት የነበረ፤ ንግሥት ዘውዲቱ የነገሡበትና ያስተዳደሩበት፣ እንዲሁም
    እስከ ኢህአዴግ ድረስ ብዙ መልካምና አስከፊ ውሳኔዎች የተላለፉበት ታላቅ የታሪክ ቦታ ለህዝብ እይታ ክፍት መሆኑ ሁሉም ታሪክን
    ጠንቅቆ እንዲያውቅ ያደርገዋል፡፡ በተለይ ደግሞ ዘመናዊውን የኢትዮጵያን ታሪክ ምን ይመስል ነበር የሚለ ውንም ያስተምራል ብለዋል፡፡
    “የአንድነት

    ፓርክ በየትኛውም አገር

    ያልተለመደ ነው፡፡ እንደ

    ሀገርም ትልቅ እርምጃ

    የተራመድንበት ነው፡፡ በተለይ

    ደግሞ በአፍሪካ ውስጥ

    ቀደም ሲል ቤተመንግሥት

    የነበሩ በአሁኑ ወቅት

    ደግሞ  በሙዝየምነት ከማገልገል ውጭ እንደ ኢትዮጵያ ግማሹ የቤተመንግሥቱ አካል የአስተዳደርን አገልግሎት እየሰጠ ለህዝብ ክፍት
    የሆነበት ሀገር የለም። ይህም ሁኔታ ህዝብንና መንግሥትን በማቀራረብ በኩል ያለው ሚና ከፍተኛ ከመሆኑም በላይ ሕዝብ የሀገር
    ስሜት እንዲሰማው በማድረጉ በኩል ዘርፈ ብዙ ጠቀሜታዎች አሉት” ሲሉ ተናግረዋል። ህዝብና መንግሥት በአካልና በሥነ ልቦና ሲራራቁ
    ሀገርን በማስተዳደሩ ዙሪያም ክፍተትን ይፈጥራል። በአንድነት ፓርክ የተጀመረው ህዝብና መንግሥትን የማቀራረቡ ሁኔታ ወደፊትም
    አድጎ የሀገር መሪዎቻችን ልክ ንጉሡ ያደርጉት እንደነበረው በህዝቦች መካከል መሄድ ሊመጣ እንደሚችል ተናግረዋል። ምክትል ዋና
    ዳይሬክተሩ አክለውም እንዳብራሩት ታሪክ ህዝቦችን የማገናኛ መንገድ ነው። በተለይ ደግሞ አንድነት ፓርክ ህዝቦችን የማገናኘትና
    የማቀራረብ ከፍተኛ ኃይል አለው። የርዕስ በርዕስ ትስስርን ከመፍጠርም በላይ የተለያዩ ባህሎችን በመማማር ግንኙነታችንን አንድ
    ደረጃ ከፍ የምናደርግበት ቦታ ነው። ያለፈው ታሪክ ክፉም ይሁን ጥሩ ይቅር በማለት ወደፊት በአንድነት መጓዝ ያስፈልጋል። “መደመር
    ሲባል ያለፈውን በመደምሰስ ሳይሆን እውቅና በመስጠት ነው “የሚሉት አቶ አበባው ያለፈውን ታሪክ መለወጥ ስለማንችል ይቅርታ በማድረግና
    እውቅና በመስጠት ወደፊት መጓዝ ያስፈልጋል።አዲስ ዘመን ጥቅምት

    2/2012 ሞገስ ፀጋዬ '
  - አዲስ አበባ፤ ህዳር 3/2006 (ዋኢማ) – የትራንስፖርት ሚኒስቴር በአዲስ አበባ ለሚገኙ የፌደራልና የከተማ አስተዳደሩ የመንግስት
    ሰራተኞች የትራንስፖርት አገልግሎት ሊሰጥ የሚችል መንግስታዊ የልማት ድርጅት ለማዋቀር የሚያስችል ደንብ ተረቆ በሚኒስትሮች ምክር
    ቤት መፅደቁን ገለፀ።በሚኒስትሮች ምክር ቤት በፀደቀው ደንብ መሰረት  የመንግስት ሰራተኞች የትራንስፖርት አገልግሎት አጄንሲ
    የራሱ በጀት ተመድቦለት መቋቋሙን ነው የትራንስፖርት ሚኒስትሩ አቶ ወርቅነህ ገበየሁ የተናገሩት።ኤጀንሲው አገልግሎቱን መስጠት
    ለመጀመር  ዘመናዊ መኪኖችን ለመግዛትም በሂደት ላይ ይገኛል ብለዋል አቶ ወርቅነህ ፋና ብሮድካስቲንግ ኮርፖሬት፡፡ይህም በከተማዋ
    የመንግስት ሰራተኞች ትራንስፖርት ለማግኘት  እየገጠማቸው ያለውን እንግልት ለመቅረፍ የሚያስችል እንደሆነ ሚንስትሩ ተናግረዋል።እንደ
    ኢሬቴድ ዘገባ ኤጀንሲው እስከ በጀት ዓመቱ መጠናቀቂያ ድረስ መኪኖችን ገዝቶ ስራውን ይጀምራል ተብሎ ይጠበቃል።
- source_sentence: ግሪን ኮፊ ቴፒ ቡናን ጠቀለለ
  sentences:
  - በሐሳባዊነት “የተለወጠው”፣ በመዋቅር እና ሕጋዊ አተያይ ግን “ያልተለወጠው” የፖለቲካ ስርዓት፥ ከሁሉም ሕዝቦች የሚሰበስበውን
    “ጥቅም” ለጭፍን ደጋፊዎቹ በ“የእኔነት” ስሜት ማከፋፈል ከጀመረ፥ ተለወጠ ሳይሆን ማሊያ ቀየረ ነው ሊባል የሚችለው በማለት
    ቤተልሔም ነጋሽ ይህን መጣጥፍ አቅርበዋል።  ላለፈው አንድ ዓመትና ከዚያም ጥቂት አለፍ ለሚል ጊዜ አገራችን በለውጥና በብዙ
    ክስተቶች ውስጥ አልፋለች፤ በማለፍም ላይ ትገኛለች። በብዙ መልኩ የእኛ ጉዳይ ሊተነተንና ትርጉም ሊሰጠው የማይችልበት ብዙ አጋጣሚ
    እና እውነታ አለ። የመጀመሪያው እውነታ ምንም ለማመን ቢቸግረን ያለው “አዲስ” መንግሥት (በእርግጥ አዲስ አይደለም) የድሮ
    ያልነው መንግሥት አካል የነበሩ አባላት ተሐድሶ አድርገው የመጡበት ነው። ፓርቲው አሁንም ያው ፓርቲ ነው፤ መዋቅሩ ያው መዋቅር
    ነው፤ አሠራሩ ያው አሠራር ነው፤ ፓርላማው ያው ፓርላማ ነው። መነቃቃቱ ለየት ማለቱ እንዳለ ሲሆን በሥልጣን ላይ ያሉት መሪዎች
    ሳይቀሩ በአብዛኛው “በአዲስ መልክ ሥራ የጀመሩ” ናቸው።በተለይ በማኅበራዊ ሚዲያ ይህ ለውጥ ያመጣው መነቃቃትና ተስፋ መሟሸሽ፣
    መተንፈስ ሲጀምር እያየን ነው። ይህ በይፋ ወጥቶ መናገር የጀመሩ ሲኖሩ ሌሎች አሁንም ከተስፋቸው ጋር ሆነን አሁንም የለውጡ
    መሐንዲሶች ካሏቸው ጎን እንደቆሙ እየተናገሩ ነው። ከመንግሥት በተለይ ከጠቅላይ ሚኒስትር ዐቢይ በኩል የሚሰጡ መረጃዎች (ቢያንስ
    ለማኅበረሰቡ አንገብጋቢ በሆኑ የሰዎች መፈናቀል፣ ቤት መፍረስ፣ የአዲስ አበባ የባለቤትነት ውዝግብ ፣ የኮንዶሚኒየም ዕጣ ጣጣ
    ወዘተ.) በተቀዛቀዙና ከሚጠበቀው ባነሱ (ለምሳሌ አልሰማሁም፣ አላወቅኩም) ቁጥር ቅሬታውም እየጨመረ የመጣ ይመስላል። የዛሬ
    ጽሑፌ ዓላማ ሙያዊ ትንተና ለማቅረብ አይደለም። ከንባቤ ካገኘኋቸው የፖለቲካ ርዕዮትና ትንተናዎች፣ ያለፍንበትን አሁንም ያለንበትን
    ሁኔታ በጥቂቱም ቢሆን ትርጉም ያስይዛሉ ያልኳቸውን ነጥቦች ከመዘርዘር እንጂ። ነጥቦቹ ወይም ምሳሌዎቹ ከአገራችን ሁኔታ የራቁ
    ቢመስሉ ብዙ አትገረሙ።“የምሥራቁ ዓለም ትራምፕ”፣ “ዱተርቴ ፈጣኑ”፣ “ቅጣት አድራሹ” የፊሊፒኑ ፕሬዚዳንት ሮድሪጎ ዱተርቴ
    ከተቸሯቸው ቅጽል ሥሞች መካከል ይጠቀሳሉ። በወቅቱ የአሜሪካ ፕሬዚዳንት በነበሩት ባራክ ኦባማ “ደማቅ ቀለም ያለው ሰው” ተብለው
    ሲሞካሹ ሲጀምሩም ለየት ያለ የፖለቲካ ዘይቤ ይዘው በመምጣታቸው ነበር። ዘይቤው በኋላ “ ታላቁ የዓለም ዐቀፍ ሚዲያ ዲማጎግ”
    እስኪባሉ ያበቃቸው ከአሜሪካ ፕሬዚዳንት እስከ ካቶሊኩ መሪ ፖፕ ፍራንሲስ በፀያፍ ቃላት በተመላው ንግግራቸው ነበር። በመንግሥት
    ላይ ትችት የሚያዘንቡ ተንኮለኛ ፖለቲከኛና የከተማ ከንቲባ ከመሆን ወደ ፕሬዚደንትነት ያደጉም ናቸው።  የካናዳው ካንቤራ ዩኒቨርሲቲ
    የፖለቲካ ምሁር ኒኮል ኩራቶ (ዶ/ር) “የስጋት ፖለቲካ፣ ተስፋ የማድረግ ፖለቲካ፤ ጠንካራ ሕዝበኝነትና የዱተርቴ ወደ ሥልጣን
    መውጣት” በሚል ጆርናል ላይ ባሳተሙት ጽሑፍ እንዳሉት የዱተርቴ ደጋፊዎች ራሳቸውን የቻሉ የሚገርሙ ዓይነት ሰዎች ናቸው። ሰውየው
    ኋላ ላይ መዘባረቁ ጨምሮ አምባገነንነቱን የሚያሳይ ተግባር ሲያመጣ ደጋፊዎቹ አልሸሹትም ነበር። ዘጠና በመቶው ደጋፊው እንዳለ
    ከነድጋፉ አጠገቡ ነበር። አብዛኛው ድጋፉ የመጣውም ቀድሞ በነበረው መንግሥት ለዓመታት ከኢኮኖሚ ጠቀሜታ ገሸሽ ተደርጎ የቆየውና
    ደስተኛ ካልነበረው ከመካከለኛ ደረጃ ነዋሪው ነበር። ዱተርቴ የዚህን ሕዝብ ቀልብ መግዛት የቻለው “እንዲህ አደርጋለሁ” በሚለው
    ዝርዝር ቃል ሲሆን፥ በአብዛኛው የመልካም አስተዳደርና የመንግሥት አገልግሎት ላይ የነበረውን ብልሹ አሠራር ከመጠገን ጋር የሚገናኝ
    ነበር።በተለይ ዱተርቴ ሥልጣን ላይ ከመውጣቱ በፊት በዘመቻው ወቅት ሌሎች እሱን የማይደግፉ የአገሬው ሰዎችና ከውጪ ሆነው የሚያዩ
    ተመልካቾች ደጋፊዎቹን ሞራላዊ ሥነ ምግባር የሌላቸው፣ አክራሪና ደም የጠማቸው፣ በቀል የሚሹ አካላት አድርገው የመሳል አዝማሚያ
    ነበራቸው። ሰውየው የለየላቸው አምባገነን እንደሚሆኑ ምልክት ታይቶም መደገፋቸው ነው ለዚህ ውንጀላ የዳረጋቸው፣ የጠቀስኩት ጥናት
    አቅራቢ ግን ደጋፊዎቹን አረመኔዎች አድርጎ መሳሉ ረብ የለውም፥ ይልቁንም እነሱን ያፈራው ፖለቲካዊ አካሔድ ሊጤን ይገባል ባይ
    ናት። በጥናቱ ለማረጋገጥ የምትሞክረው መላ ምትም የሥጋትና የፍርሐት ፖለቲካ እንደ ዱተርቴ (ምናልባትም እንደ ትራምፕ) ዓይነቱ
    የለየለት አምባገነን ወደ የማይገባው ቦታ፣ ወደ ከፍተኛው የሥልጣን እርከን እንዲመጣ ምክንያት ሆኗል የሚል ነው።እንደ ኒኮል
    ፍርሐትና ሥጋት ብቻውን ሳይሆን የማኅበራዊ ጥናት ባለሙያዎች ሥር የሰደደ ሕዝበኝነት ወይም ‘penal populism’ የሚሉት
    ክስተትም አለበት። ይኸውም ሥጋትና ፍርሐት ጋር አብሮ ዲሞክራሲ ሊሰፍን ይችላል፤ እንዲህ ዓይነቱ ከቀደመው ስርዓት ጋር ጠብ
    የነበረው ሰው ሲመጣ ስርዓቱ ተሻሽሎ ዲሞክራሲያዊ አሠራር ሊተካ ይችላል የሚል “ተስፋ” የማግኘት ሁኔታ ነው። ይህ ክስተት “ሕዝበኝነት”
    የሚደግፉት ፖለቲከኛ ስህተት ሲፈፅም የማይባል፣ ከመሪ የማይጠበቅ፣ አንድን የማኅበረሰብ ክፍል ክብር የሚነካ፣ ቋንቋ ሲጠቀም
    (ትራምፕ በተደጋጋሚ ሴቶች ላይ ጥቃት ስለመፈፀምም ይሁን ፖለቲከኛ ሴቶችን ሐሳባቸውን መሞገት ትቶ አስቀያሚ ብሎ እስከመሳደብ
    ሲደርስ፣ ዱተርቴ በተቃዋሚ ጎራ ተደፍራ በአሰቃቂ ሁኔታ ስለተገደለች ሴት ቀልድ ሲያወራ) ዝም ብሎ የማለፍ ጉልበት የሚሰጥ ነው።
    የሕዝበኝነት ምንጩ በአንድ ወገን ተግባር አለመደሰት ሲሆን፥ ዋነኛ መገለጫው በ“ሕዝብ” እና “ሌላኛው አደገኛ ቡድን” መካከል
    ተቃኖን መፍጠር ነው።እንዲህ ዓይነቱ የሥጋት ፖለቲካ በአገራችንም ነበር። ኢሕአዴግ በአገራችን ታሪክ ወርቃማ በሚባለው የምርጫ
    97 የፖለቲካ ክርክር ሒደት “እኔ ከሌለሁ እንደ ሩዋንዳ ልትሆኑ ነው” ብሎን ነበር። ብዙ ጊዜ በተለይ አሁን የሚታየው ውጤት
    እንደሚያሳየው በአገራችን የተለያዩ ክፍሎች የሚኖሩ ሕዝቦች ሌሎች ሕዝቦች እንዲህ አደረጓችሁ፣ ያደርጓችኋል በሚል በተዘራው ጥላቻ
    የሥጋትና የፍርሐት ፖለቲካ ገዥው ፓርቲ የሥልጣን ዕድሜውን ማራዘም ብቻ ሳይሆን፥ ግለሰቦች ሥልጣናቸውን ተጠቅመው አገሪቱን የሚበዘብዙበት
    ዕድል ተመቻችቷል። በዘር የተከፋፈለ ፖለቲካ እና የፖለቲካዊ ተቋማት ደካማ መሆን ለዚህ አስተዋፅዖ ነበረው።የስታንፎርድ ዩኒቨርሲቲው
    የፖለቲካ ምሁር ፓድሮ ሚጊኤል “በተከፋፈለ ሕዝብ የፖለቲከኞች የቁጥጥር ስልት፤ ሽብር የመንዛት ፖለቲካ” በሚል ርዕስ ባሳተመው
    መጣጥፍ እንደሚለው ጠንካራ የፖለቲካ ተቋማት መንግሥትና ፖለቲከኞች ባሕርይ ላይ ገደብ በማበጀት ስለ ሕዝባቸው እንዲያስቡና የሚያወጧቸውንም
    ፖሊሲዎች በዚያ እንዲቃኙ በማድረግ ወሳኝ ናቸው። በአንፃሩ የፖለቲካ ተቋማት ደካማ በሆኑበት ጊዜ ፖለቲከኞች ወይንም መሪዎች
    የሚገድባቸው አይኖርም፣ ከሥልጣንም ያልተገባ ኪራይ ይሰበስባሉ። እንደ ሚጊኤል ገለጻ እነኝሁ መሪዎች የሰበሰቡትን ኪራይ ማለትም
    ሀብት ባልተገባና ብቃት በሌለው መልኩ መልሶ በማከፋፈል ሥራም ተጠምደው ሊታዩ ይችላሉ። ይህ የብቃት ማነስ በሌላ ጎኑ ደግሞ
    ሥልጣናቸው ገደብ ያለበት መሆኑን አመላካች ነው። ይህ ሁሉ የሚሆነው ግን ከላይ የጥናቱ ርዕስ ጠቆም እንደሚያደርገው እንደኛዋ
    አገር በዘር የተከፋፈለ “divided society” ባለበት ነው። በዘር በተከፋፈለ ስርዓት ውስጥ ፖለቲከኛው የሚወስደው ከሁሉም
    ቢሆንም መልሶ የሚሰጠው የእኔ ለሚለው፣ በዚህም ምክንያት የተሻለ ለሚደግፈው ሕዝብ ሊሆን ይችላል።ሟርት አድርጋችሁ ባትወስዱብኝ
    ይህ ገለጻ በኦሮሚያ ክልል እየሆነ ከመጣው ክስተት ጋር የሚመሳሰል ይመስለኛል። ሀብት እያሰባሰቡ ወደ ኦሮሚያ የመውሰድ፣ የኦሮሞ
    ወጣቶች ተጠቃሚነት ወደ ከተማ አፍልሶ እስከማስፈር ድረስ በይፋ የሚደረግ በየንግግሩም የሚገለጥ ስለሆነም ይህን ማለቴ ድፍረት
    አይመስለኝም። ይልቁንም ጥያቄው ድሮ የነበረው “ያልተለወጠው” መንግሥት የሚታወቅበትን የኢኮኖሚ ጥቅምን ለአንድ ቡድን ብቻ መስጠት፥
    ቡድኑን መለያ አስቀይሮ ለሌላው ማድረግ ምናልባት ሌላ ተቃውሞ፣ ሌላ ቀውስ ፈጥሮ አገርን ወደ ውድቀት እንዳይመራ ሊታሰብበት
    ይገባል።ቅጽ 1 ቁጥር 18 የመጋቢት 7 ቀን 2011
  - "ፕሬዚዳንት ዩዌሪ ሙሴቪኒ በባለፈው ወር ስሙን የ በሚል ለቀየረው ካንዬ ዌስት ካንሲግየ የሚል መጠሪያ የሰጡት ሲሆን ትርጉም\
    \ \"አምናለሁ\" ማለት ነው። \n\nለባለቤቱ ኪም ካርዳሺያን ደግሞ ኬሚጊሻ የሚል ስም ሰጥተዋታል፤ ትርጉሙም \"የአምላክ\
    \ ስጦታ\" ማለት እንደሆነ የፕሬዚዳንቱ ቢሮ በፌስቡክ ገጹ አስታውቋል። \n\nራፐሩና ባለቤቱ ፕሬዚዳንቱ አዲስ ስም ስለሰተጧቸውም\
    \ መደሰታቸውንም ጭምር ተገልጿል። \n\n•የሰኔ 16ቱ ጥቃት ተጠርጣሪ ላይ ተጨማሪ የምርመራ ጊዜ ተሰጠ\n\n•\"ማንም መብታችንን\
    \ ሊሰጠን ስለማይችል፤ ሴቶች ማንንም ሳይጠብቁ በራሳቸው መታገል አለባቸው\"\n\n•የዓለምፀሐይ፣ የፍስሃ እና የካሳሁን አዲስ\
    \ ተስፋ\n\nፕሬዚዳንቱ ጨምረውም ዩጋንዳ የሁሉም አገር እንደሆነች ገልፀውላቸዋል። \n\n\"ይህች መሬት የሰው ልጅ መገኛ\
    \ ናት፤ ነጭ ህዝቦች ራሱ መነሻቸው ከዚህ ነው\" በማለት ፕሬዚዳንቱ እንደተናገሩ በፌስቡክ የሰፈረው ፅሁፍ ያስረዳል። \n\n\
    ራፐሩ በበኩሉ ዩጋንዳ በመምጣቱ ደስተኛነቱን ገልፆ ሁለተኛ ቤቴ ሲልም ተናግሯል።  \n\n\"ካንዬ ለፕሬዚዳንቱ ደረጃውን የጠበቀ\
    \ የቱሪዝም ትምህርት ቤት እንደሚከፍት አስታውቋቸዋል። ይህ ለዩጋንዳ ብቻ ሳይሆን ለምስራቅ አፍሪካ ጠቃሚ ይሆናል\" በማለት\
    \ የፕሬዚዳንቱ ፅህፈት ቤት በመግለጫው ጨምሯል። \n\n "
  - መንግሥት በቴፒ እርሻ ልማት ድርጅት ላይ ያለውን 49 በመቶ ድርሻ ሙሉ ለሙሉ ለግሪን ኮፊ አግሮ ኢንዱስትሪ ኩባንያ አስተላለፈ፡፡ግሮን
    ኮፊ ኅዳር 2003 ዓ.ም. ከፕራይቬታይዜሽንና ከመንግሥት የልማት ድርጅቶች ተቆጣጣሪ ኤጀንሲ፣ የቴፒ እርሻ ልማት ድርጅትን 51
    በመቶ አክሲዮን በመግዛት ከፍተኛ ባለድርሻ መሆኑ ይታወሳል፡፡1.5 ቢሊዮን ብር የሚያወጣው የቴፒ እርሻ ልማት 51 በመቶ በግሪን
    ኮፊ ቀሪው 49 በመቶ (750 ሚሊዮን ብር) በመንግሥት የተያዘ ነበር፡፡ ግሪን ኮፊ ከፕራይቬታይዜሽን ኤጀንሲ ጋር በመደራደር
    256.6 ሚሊዮን ብር በመክፈል፣ ቀሪውን 476.6 ሚሊዮን ብር በአምስት ዓመት ለመክፈል በመስማማቱ ሙሉ ለሙሉ የእርሻ ድርጅቱ
    ባለይዞታ መሆኑን አረጋግጧል፡፡የፕራይቬታይዜሽን ኤጀንሲ ዋና ዳይሬክተር አቶ በየነ ገብረ መስቀልና የግሪን ኮፊ አግሮ ኢንዱስትሪ
    ኩባንያ ባለቤትና ዋና ዳይሬክተር አቶ ታደለ አብርሃ፣ የቴፒ እርሻ አክሲዮን ማኅበር ዝውውርን በፊርማቸው አረጋግጠዋል፡፡ነሐሴ
    8 ቀን 2007 ዓ.ም. በሒልተን ሆቴል በተካሄደው የፊርማ ሥነ ሥርዓት ላይ አቶ በየነ እንደገለጹት፣ ቀደም ሲል በቡና ተክል
    ድርጅት ሥር የነበሩት ሦስቱ የቡና እርሻዎች ለግል ኩባንያ ተላልፈዋል፡፡የበበቃና የሊሙ እርሻዎችን የገዛው የሼክ መሐመድ ሁሴን
    አል አሙዲ ኩባንያ የሆነው ሆራይዘን ፕላንቴሽን ነው፡፡ ሆራይዘን ፕላንቴሽን 10 ሺሕ ሔክታር ስፋት ያለውን የሊሙ እርሻ በ1.3
    ቢሊዮን ብር፣ አሥር ሺሕ ሔክታር ስፋት ያለውንና ከቡና በተጨማሪ ቅመማ ቅመም ምርት ላይ ያተኮረውን የበበቃ እርሻ ደግሞ በ700
    ሚሊዮን ብር ግዥ ፈጽሟል፡፡ ሦስቱም የቡና እርሻዎች ወደ ግል በመዛወራቸው መንግሥት ከቡና እርሻ ባለቤትነት ውጪ ሆኗል፡፡አቶ
    በየነ ጨምረው እንደገለጹት፣ ግሪን ኮፊ በቀጣይነት አሮጌ የቡና ማሳዎች በአዲስ መተካት፣ ነበር ማሳዎች የተሻለ ምርት እንዲሰጡ
    ማድረግና በባዶ መሬት ላይ ችግኝ መትከል ይኖርበታል፡፡ ከዚህ በተጨማሪም እሴት በመጨመር ቡና ቆልቶ መላክ፣ ከዝናብ ጥገኝነት
    ለመላቀቅ መስኖ መጠቀም እንደሚኖርበት አቶ በየነ ገልጸው፣ እነዚህ ተጨማሪ ሥራዎች ኩባንያውን 450 ሚሊዮን ብር ያስወጣዋል
    ብለዋል፡፡የቴፒ እርሻ በደቡብና በጋምቤላ ክልሎች ውስጥ ይገኛል፡፡ እርሻው በጠቅላላ 10 ሺሕ ሔክታር ላይ ያረፈ ሲሆን፣ 72
    በመቶ በጋምቤላ ክልል ማጃንግ ዞን፣ 28 በመቶ ደግሞ በደቡብ ክልል ሸካ ዞን ውስጥ ይገኛል፡፡ የቴፒ እርሻ ከመነሻው ጀምሮ
    የምርት ሒደቱ የሚታወቅ በመሆኑ፣ ለዘመናዊው የቡና ግብይት ምሳሌ ነው በማለት የቡና ዘርፍ ባለሙያዎች ይናገራሉ፡፡ግሪን ኮፊ
    ከዚህ እርሻ በተጨማሪ በደቡብ ክልል ከፋ ዞን ውስጥ አራት ሺሕ ሔክታር መሬት ላይ ቡና በማልማት ላይ ይገኛል፡፡ አቶ ታደለ
    በፊርማ ሥነ ሥርዓቱ ላይ እንደገለጹት፣ ከጋምቤላ ክልል ባገኙት ሦስት ሺሕ ሔክታር ተጨማሪ መሬት ላይ የቡና ልማት ለማካሄድ
    ፕሮጀክት ነድፈዋል፡፡ የግሪን ኮፊ ትልቁ ገዥ ዓለም አቀፉ ግዙፍ የቡና ኩባንያ ስታርባክስ ነው፡፡በ25 የእርሻ ጣቢያዎች የተከፋፈለው
    ግሪን ኮፊ በቴፒ እርሻ ብቻ አሥር ሺሕ ሠራተኞች አሉት፡፡ የእርሻ ጣቢያው የተለያዩ ፍራፍሬዎች፣ የፓልም ዛፍ፣ ቅመማ ቅመሞችና
    ማር ያመርታል፡፡ 
- source_sentence: የኢትዮጵያ ብሔራዊ ምርጫ ቦርድ ዋና ሰብሳቢ በርቱካን ሚደቅሳ የ2013 አጠቃላይ ምርጫ የመራጮች ድምጽ
    መስጫ ቀን ላይ ለውጥ ሊደርግ እንደሚችል ተናገሩ።
  sentences:
  - 'አዲስ

    አበባ፡- ኢትዮጵያ የመሬት መቃኛ ሳተላይት ለማምጠቅ ዝግጅት እየተደረገ እና የህዋ ፖሊሲ ለማጽደቅ የሚያስችል ሥራ እየተከናወነ
    መሆኑን የኢትዮጵያ ስፔስ ሳይንስ ሶሳይቲ አስታወቀ፡፡ የኢትዮጵያ ስፔስ ሳይንስ ሶሳይቲ 14ተኛ ዓመታዊ ጉባዔ ባካሄደበት ወቅት
    ሥራ አስኪያጇ ወይዘሮ ቤዛ ተስፋዬ እንደተናገሩት፣ የኢትዮጵያ ስፔስ ሳይንስ ሶሳይቲ ከተመሰረተ ጀምሮ የተለያዩ ሥራዎችን እያከናወነ
    ይገኛል፡፡ በዚህም

    በቅርቡ የመሬት ቅኝት የሚያደርግ ሳተላይት ለማምጠቅ የተዘጋጀ ሲሆን፤ ለዚህ የሚረዱ ፖሊሲዎችን የማጽደቅ ሥራም ተጀምሯል፡፡
    ጉባዔዎች በሚደረጉበት ወቅት ተማሪዎች ስለ ህዋ እንዲያውቁ የሚረዱ ገለፃዎች እንደሚደረጉ የጠቀሱት ሥራ አስኪያጇ፤ ይሄም ለማህበሩ
    በጎ ፈቃደኛ አባላትን ለማፍራት እገዛ እንደሚያደርግ ገልጸዋል፡፡ ማየትና መስማት ለተሳናቸውም ስለ ህዋ ምርምር የሚያሳይ ኤግዚቢሽን
    መዘጋጀቱን ተናግረዋል፡፡ የኢትዮጵያ

    ስፔስ ሳይንስ ሶሳይቲ ቦርድ ሰብሳቢ ወይዘሮ መሰንበት ሸንቁጤ በበኩላቸው፤ ባለፉት ዓመታት ወጣቱ ስለህዋ ያለውን እውቀት ለማሳደግ
    በርካታ ሥራዎች በመሰራታቸው በአሁኑ ወቅት በጎ ፈቃድ ሰጪ ወጣቶች መብዛታቸውን ተናግረዋል፡፡ የኢትዮጵያ ስፔስ ሳይንስ ሶሳይቲ
    24 ቅርንጫ ፎችን ከፍቶ ስለ ህዋ ሳይንስ በትምህርት ቤት በሚገኙ ክበባትና አጋዥ መጽሐፍት አማካኝነት ግንዛቤ እየሰጠ እንደሚገኝ
    ገልፀዋል፡፡ ነገር ግን የአባላት ቁጥር ለመጨመር የተሰሩ ሥራዎች በቂ አለመሆናቸውን አስረድተዋል፡፡ የኢትዮጵያ ስፔስ ሳይንስ
    ሶሳይቲ በክልሎች የተደራሽነት ችግር መኖሩ፣ ቅርንጫፍ ፅህፈት ቤቶች ሥራቸውን በአግባቡ አለመወጣታቸው፣ በጉ ፈቃደኞችን በአግባቡ
    አለመጠቀምና የሀብት አሰባሰብ ላይ ችግሮች እንደነበሩ ጠቅሰዋል፡ ፡ በተጨማሪም አስፈላጊ እቃዎችን ለመግዛት የገንዘብ እጥረት
    እንደነበር አመልክተዋል፡፡ በጉባዔው ላይ የኢትዮጵያ ስፔስ ሳይንስ ሶሳይቲ ከምስረታው ጀምሮ በእውቀትና በገንዘብ እንዲሁም በበጎ
    ፈቃደኝነት ላገለገሉ 22 ሰዎች የክብር አባልነት ምስክር ወረቀት ተበርክቷል፡፡አዲስ

    ዘመን መጋቢት2/2011በመርድ

    ክፍሉ'
  - "ምርጫ 2013፡ የድምጽ መስጫ ቀን ላይ ለውጥ ሊኖር ይችላል ተባለ\\nየምርጫ ቦርድ ዋና ሰብሳቢ ብርቱካን ሚደቅሳ\n\nየቦርዱ\
    \ ሰብሳቢዋ የስድሰተኛው ሃገራዊ ምርጫ የድምጽ መስጫ ቀን \"አስፈላጊ ከሆነ የተወሰኑ ቀናት ወደፊት ወደ ኋላ ሊል\" ይችላል\
    \ ሲሉ ተናግረዋል። \n\nሰብሳቢዋ  ቦርዱ በጉዳዩ ላይ እስካሁን የወሰነው ምንም ዓይነት የቀን ለውጥ አለመኖሩን አረጋግጠው፤\
    \ በመራጮች ምዝገባ እና በድምጽ መስጫ ቀናት መካከል መከናወን ያለባቸው ተግባራት መኖራቸውን አስረድተዋል። \n\nኢትዮጵያ\
    \ በአንድ ዓመት የተራዘመውን አጠቃላይ ምርጫ ግንቦት 28 እና ሰኔ 5 ለማድረግ አቅዳለች። \n\nባሳለፍነው ቅደሜ ከጋዜጠኞች\
    \ ለቀረቡላቸው ጥያቄዎች ምላሽ የሰጡት፤ የምርጫ ቦርድ ሰብሳቢዋ ብርቱካን ሚደቅሳ የሎጂስቲክ እና የደህንነት ጉዳዮችን እንደምክንያት\
    \ በመጥቀስ፤ የድምጽ መስጫው ቀን \"አስፈላጊ ከሆነ የተወሰኑ ቀናት ወደፊት ወደ ኋላ ሊል ይችላል ብዬ እገምታለሁ\" ሲሉ\
    \ ተናግረዋል። \n\nቦርዱ እስካሁን ድረስ ከ31 ሚሊዮን በላይ መራጮች መመዝገባቸውን ይፋ ማድረጉ ይታወሳል። \n\nየምርጫ\
    \ ቁሳቁሶችን ማከፋፈል፣ የምርጫ አስፈጻሚዎች ምልመላ እና ስልጣና እንዲሁም የፓርቲዎች ግብዓት ማግኘት የሚሉት ተግባራት የመራጮች\
    \ ምዝገባ ተጠናቆ እስከ ድምጽ መስጫ እለት የሚተገበሩ መሆናቸውን አስረድተዋል። \n\n\"እነዚህን አይተን በሁለቱ መካከል\
    \ ለማስገባት እንሠራለን። የሚያስፈልገው ነገር የሚወስደው ጊዜ ከታወቀ በኋላ አስፈላጊ ከሆነ የተወሰኑ ቀናት ወደፊት ወደ ኋላ\
    \ ሊል ይችላል ብዬ እገምታለሁ\" ብለዋል። \n\nበአዲስ አበባ እና በሌሎች ህዝብ በብዛት የሰፈረባቸው ቦታዎች የምርጫ ጣቢያ\
    \  አለመኖሩን ያረጋገጡት የቦርዱ ሰብሳቡቢ \"ይህ የአሰራር ክፍተት ነው። ችግር በመሆኑ ኃላፊነትም የወሰድንበትም ጉዳይ ነው\"\
    \ ብለዋል። \n\nየሕዝብ ቆጠራ አለመደረጉ እና ያለው መረጃ የቆየ መሆኑ የመራጮች ምዝገባ ግምት አስቸጋሪ ማድረጉን በምክንያትነት\
    \ አስቀምጠዋል።\n\nችግሩን ለመቅረፍ እየተሠራ መሆኑን በመጠቆም \"አዲስ አበባ ላይ ብዙ ቦታዎች ላይ በተለይም ኮንዶሚኒየም\
    \ አካባቢዎች ላይ ከህዝብ ቁጥር አንጻር ያለመመጣጠን ነበር። በቀረው ጊዜ ብዙ ሰው እንመዘገባል ብለን እንገምታለን። የተሻለ\
    \ ምዝገባ እንጠብቃልን\" ብለዋል።  \n\nየመራጮች ምዝገባ የተራዘመባቸው ስፍራዎች\n\nየምርጫ ቦርድ ሰብሳቢዋ ብርቱካን፤\
    \ በደህንነት ስጋት የመራጮች ምዝገባ ዘግይቶ በነበረባቸው አካባቢዎች የመራጮች ምዝገባ መጀመራቸውን ተናግረዋል። \n\nበኦሮሚያ\
    \ በአራቱ የወላጋ ዞኖች፣ በቤኒሻንጉል ጉሙዝ ካማሺ እንዲሁም በአማራ ክልል የኦሮሞ ብሔረሰብ አስተዳደር ምዝገባ መጀመሩን ተናግረዋል።\
    \ \n\nበቤኒሻንጉል ጉሙዝ መተከል ዞን በተመለከተም \"በመተከል ዙሪያ ቦርዱ በትኩረት እየተከታተለው ነው። የደህንነት እና\
    \ የተፈናቃዮች ሁኔታን ከግምት በማስገባት ምዝገባ ለማስጀመር እያየነው እንገኛለን\" በማለት እስካሁን መተከል ላይ የመራጮች\
    \ ምዝገባ አለመጀመሩን ተናግረዋል። \n\nበሰሜን ሸዋ ዞን አጣዬ 3 የምርጫ ክልሎችም አሁንም ምዝገባ አልመጀመሩን ጠቅሰው\
    \ ከአባቢው የተፈናቀሉ ወደቦታቸው ስላልተመለሱ እና የደህንንነት ስጋት በመሆኑ ምዝገባ አለመጀመሩን አስረድተዋል። \n\nበደቡብ\
    \ ክልል ደግሞ የሱርማ ልዩ እና ዲዚ ልዩ እስካሁን ምዝገባ አለመጀመሩ እንዲሁም በሶማሌ ክልል የምርጫ ምዝገባ ግድፈት ተፈጸሞባቸዋል\
    \ በተባሉ አካባቢዎች ቦርዱ ምዝገባውን መታገዱን አስታውቀዋል።  \n\nየአውሮፓ ሕብረት ታዛቢዎቸን አልክም ስለማለቱ\n\n\
    የአውሮፓ ሕብረት ከኢትዮጵያ መንግሥት ጋር መግባባት በለመቻሉ የምርጫ ታዛቢዎቹን እንደማይልክ ባሳለፍነው ሳምንት ማስታወቁ ይታወሳል።\n\
    \nየአውሮፓ ሕብረት ታዛቢዎችን በተመለከተ ለቀረበላቸው ጥያቄ \"የውጭ ታዛቢዎች ሁለት ደረጃዎች አሉት።  የመጀመሪያው ከመንግሥት\
    \ ጋር የሚያልቅ ነው። ...."
  - አዲስ አበባ ፣ ጥር 3 ፣ 2013 (ኤፍ ቢ ሲ) በ4 ነጥብ 6 ቢሊየን ብር ወጪ እየተገነባ የሚገኘው የአድዋ ዜሮ ኪሎ ሜትር
    ሙዚየም ፕሮጀክት ግንባታ 43 ነጥብ 4 በመቶ ላይ መድረሱ ተገለፀ።የአፍሪካ ብሎም የጥቁር ህዝቦች ነፃነትን የሚዘክረው የአድዋ
    ሙዚየም ባለ አራት ወለል እና 11 ብሎኮችን የሚይዝ ህንፃ ነው።ፕሮጀክቱ 1 ሺህ ተሽከርካሪዎችን ማስተናገድ የሚችል ፓርኪንግ፣
    የስብሰባ አዳራሾች፣ ካፍቴሪያዎች፣ ቤተ መጽሐፍት፣ የመዝናኛ ቦታዎችን ጨምሮ ዋናው የፕሮጀክቱ አካል የሆነውን የአድዋ ሙዚየም
    ይይዛል።በአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር የትላልቅ ፕሮጀክቶች ግንባታ ፅህፈት ቤት ምክትል ስራ አስኪያጅ ኢንጅነር ምሬሳ ሊክሳ
    ያለምንም እረፍት ስራው 24 ሰአት እየተከናወነ ነው ብለዋል።የአድዋን ድል ከዚህ ቀደም ከነበረው ይበልጥ ለዓለም ለማስተዋወቅ
    የሚያግዘው ይህ ሙዚየም ጀግኖች አባቶች ከመጀመሪያው ለትግል ከወጡበት ጊዜ ጀምሮ ድሉን ሲቀዳጁ ብሎም የነበሩ ታሪካዊ ተሳትፎዎች
    የሚዘከሩበት ነው።የሙዚየሙን ግንባታ በሁለት ዓመት ውስጥ ማለትም በፈረንጆቹ 2021 መስከረም ወር ላይ ለማጠናቅቅ ታቅዶ እየተሰራ
    ይገኛል።ይህ ፕሮጀክት በተያዘለት ጊዜ እንዲጠናቀቅ በትኩረት እየተሰራ መሆኑንም ኢንጅነር ምሬሳ ተናግረዋል።የአድዋ ሙዚየም በተለይም
    በድህረ ኮቪድ ከሚጎበኙ ሀገራት ተርታ ለተቀመጠችው ኢትዮጵያ እንዲሁም አዲስ አበባ ትልቅ ፋይዳ ይኖረዋል ተብሏል ።አሁን ላይ
    በግንባታ ሂደቱ የስራ እድል ከተፈጠረላቸው በላይ ፕሮጀክቱ ሲጠናቀቅ በሺዎች ለሚቆጠሩ ዜጎች የስራ እድል እንደሚፈጥር ምክትል
    ስራ አስኪያጅ ኢንጅነር ምሬሳ ገልፀዋል።ፕሮጀክቱ 3 ነጥብ 3 ሄክታር መሬት ላይ ያረፈ ሲሆን ከዚህ ቀደም ለልማት ተብሎ ለ
    20 አመት ታጥሮ በነበረ ስፍራ ላይ ነው እየተገነባ የሚገኘው።የቻይናው ቻንሲ ስራ ተቋራጭ ግንባታውን እያከናወነ ሲሆን በአማካሪነት
    ደግሞ የኢትዮጵያ ዲዛይን ኮንስትራክሽን ኮርፖሬሽን እየተሳተፈ ይገኛል።በዙፋን ካሳሁን ከፌስቡክ ገፃችን በተጨማሪ ወቅታዊ፣ ትኩስ
    እና የተሟሉ መረጃዎችን ለማግኘት፡-የፋና ድረ ገጽ  ይጎብኙ፤ተንቀሳቃሽ ምስሎችን ለማግኘት የፋና ቴሌቪዥን የዩቲዩብ ቻናል  ሰብስክራይብ
    ያድርጉፈጣን መረጃዎችን ለማግኘት ትክክለኛውን የፋና ቴሌግራም ቻናል  ይቀላቀሉከዚህ በተጨማሪም በትዊተር ገጻችን  ይወዳጁንዘወትር
    ከእኛ ጋር ስላሉ እናመሰግናለን!
- source_sentence: የመከላከያ ዩኒቨርሲቲ በተለያዩ የምህንድስና እና የጤና ዘርፎች ተማሪዎችን አስመረቀ
  sentences:
  - አዲስ አበባ፣ ነሃሴ 24፣ 2012(ኤፍ ቢ ሲ) የመከላከያ ዩኒቨርስቲ በተለያዩ የምህንድስና እና የጤና ዘርፎች በመደበኛ ፕሮግራም
    ያሰለጠናቸውን 502 ተማሪዎችን አስመርቋል፡፡ዩኒቨርስቲው በተለያዩ የምህንድስና እና የጤና ዘርፎች በመደበኛ ፕሮግራም በሁለተኛ
    ዲግሪ በባችለር ዲግሪ እና በቲቬቲ ያሰለጠናቸውን ተማሪዎችን ነው ያስመረቀው።በምርቃት ስነ-ስርዓቱ ላይ የኢፌድሪ የጦር ሀይሎች
    ጠቅላይ ኢታማዦር ሹም ጀነራል አደም መሀመድ ተገኝተዋል ።በስነ ስርዓቱ ላይ የኢፌዴሪ መከላከያ የጦር ሀይሎች ጠቅላይ ኢታማዦር
    ሹም ጀነራል አደም መሀመድ እንደተናገሩት ሠራዊቱ ለውጡን የሚሸከም በርካታ የሪፎርም ስራዎች እያከናወነ ይገኛል።ሠራዊቱ ከፖለቲካ፣
    ከብሄርና ከሀይማኖት ወገንተኝነት ነፃ የሆነና ፕሮፌሽናል ሆኖ እንደሚገነባ ያስታወቁት ጀነራል አደም ግዳጁን ለመወጣት የሚያስችሉ
    የትምህርትና ስልጠና ተቋማት መዘመን እንዳለባቸውና ለዚህም ተቋሙ እስፈላጊውን ድጋፍ እንደሚያደርግ አረጋግጠዋል ።ዩንቨርሲቲው
    ላለፉት 19 ዓመታት በተለያዪ የኢንጂነሪንግ፣ የጤና እና የሀብት አስተዳደር ዘርፎች ተማሪዎችን አስተምሮ ሲያስመርቅ መቆየቱ
    የተገለፀ ሲሆን፥ በዛሬው እለት የተመረቁትን ጨምሮ በአጠቃላይ እስካሁን 9 ሺህ 856 ተማሪዎችን ማስመረቁን አስታውቋል።በትዝታ
    ደሳለኝ
  - በደቡብ ሱዳን የተንሰራፋውን ሙስናና ብልሹ አሰራር ለመዋጋት ሁሉም የበኩሉን  እንዲወጣ የሃገሪቱ የካቢኔዎች ጉዳይ ሚኒስቴር
    ጥሪ አቀረበ፡፡ደቡብ ሱዳን ነጻነቷን ከተጎናጸፈች ጊዜ አንስቶ የስልጣን ሽሚያ፣ የእርስ በእርስ ጦርነትና ረሃብ መገለጫዎቿ ሲሆኑ
    ሞትና ስደት ደግሞ የዜጎቿ እጣ ፈንታ ሆነዋል፡፡እንደ የካቢኔዎች ጉዳይ ሚኒስትሩ ማርቲን ኢሊያ ሎሙሩ ገለጻ ሙስና፣ የመልካም
    አስተዳደር እጦትና  በተጠያቂነት ስሜት ተግባርን አለመወጣት የወቅቱ የደቡብ ሱዳን ዋነኛ ፈተናዎች ናቸው፡፡እነዚህ ችግሮች ደግሞ
    ለመከፋፈላችን እና ለእርስ በእርስ ጦርነት ዳርገውናል ብለዋል፡፡ሚኒስተሩ ይህን የተናገሩት የሀገሪቱ ፓርላማ ባዘጋጀው የመልካም
    አስተዳደርና ዴሞክራሲ ሲምፖዚየም ላይ ነው፡፡ከሙስና እና ብልሹ አሠራር ጋር የሚደረግ ውጊያ የሺዎችን ህይወት የቀጠፈና በሚሊዮኖች
    የሚቆጠሩትን ለማህበራዊ ኢኮኖሚያዊና ስነ-ልቦናዊ ችግር የዳረገ በመሆኑ ቀላል አይደለም ነው ያሉት ሚኒስትሩ፡፡“እንደ ደቡብ
    ሱዳን ያሉ ወጣት ሃገራት መሰል ችግሮች እንደሚገጥሟቸው አወቃለሁ፡፡ ”ሃገሪቱን በሚመራው መንግስት ላይ ያሉትን ብልሹ አሰራሮች
    ይፋ ማድረግም በዜጎች ዘንድ አሉታዊ ተጽዕኖ ይፈጥራል፡፡ይሁን እንጂ የሙስና እና የመልካም አስተዳደር እጦት  ሰለባ የሆኑ የመንግስት
    ተቋማት ከችግራቸው ተላቀው በተገቢው መንገድ ዜጎችን ማገልገል ይጠበቅባቸዋል” ብለዋል  ላሙሩ፡፡እንደ ሚኒስትሩ ከሆነ ሁሉም
    የደቡብ ሱዳን ህዝቦች፣ አብያተ ክርስቲያናትና መስጂዶች ሙስናና ብልሹ አሰራርን በጋራ ሊዋጉ ይገባል፡፡እኛም ሃገሪቱን የመምራት
    ሃላፊነት የተጣለብን አካላት ከህገወጥ አሰራር በመራቅ መልካም ተምሳሌት መሆን ይጠበቅብናል ብለዋል ላሙሩ፡፡በተጨማሪም ሁሉም
    የመንግስት ከፍተኛ አመራሮች በችግሮቻችን ላይ ተመሳሳይ ግንዛበቤና አቋም ልንይዝ ይገባዋልም ብለዋል፡፡ሙስናን ስንዋጋ ከብልሹ
    አሠራር ጋር ተያይዞ የሚመጡ ችግሮችን ማለትም እንደ ድህነት፣ስራ አጥነት፣ ረሃብና በሽታንም በጋራ ተዋጋን ማለት ነው እንደ
    ላሙሩ ገለጻ፡፡(ምንጭ:ሱዳን ትሪቡን) 
  - "ቲያዝ በተባለችው ትንሽ ከተማ ወታደሮቹ ሲያገኙት እንቅስቃሴውን የሚቆጣጠር መሳሪያ እግሩ ላይ ተገጥሞለት ነበር። መሳሪያውም\
    \ ወታደሮቹ አይተውት የማያውቁትና እጅግ የተራቀቀ ሲሆንባቸው ጊዜ ወታደራዊ መረጃዎችን ማስተላለፊያ ሊሆን እንደሚችል በመገመት\
    \ በቁጥጥር ስር አዋሉት።\n\nበየትኛውም አይነት ጦርነት ውስጥ በስለላ ወንጀል መከሰስ በጣም ከባድ ነው። እንደ ቲያዝ ባለች\
    \ ትንሽ የየመን ከተማ ውስጥ ደግሞ ማንኛው ሰውም ሆነ እንሰሳት ሰላይ ተብሎ ሊጠረጠር ይችላል- ጥንብ አንሳም ቢሆን።   \n\
    \n• መጠቀም ያቆምናቸው ስድስት የአካል ክፍሎች \n\n• ከጦርነት ይልቅ ለብዙዎች ሞት ምክንያት የሆኑት አይጦች  \n\n\
    በሳኡዲ የሚደገፉት እነዚህ ሚሊሺያዎች የኔልሰን እግር ላይ ያለውን ዘመነኛ መሳሪያ እንደተመለከቱ ወዲያው ያሰቡት ሁቲ የተባሉት\
    \ አማጺያን ቡድኖች ለስለላ የላኩት እንደሆነ ነው።\n\nነገር ግን የኔልሰን እግር ላይ የተገጠመው መሳሪያ ለጥበቃ ስራ ሲባል\
    \ የበራሪ እንስሳውን እንቅስቃሴ ለመቆጣጠር ታስቦ ነበር። በተጨማሪም በሕይወት መኖር አለመኖሩንም ባለሙያዎች የሚቆጣጠሩት በዚሁ\
    \ መሳሪያ ነው።\n\nኔልሰን በአውሮፓዊቷ ሃገር ቡልጋሪያ ውስጥ ለምርምር ስራ በማሰብ የእንቅስቃሴ መቆጣጠሪያ ከተገጠመላቸው\
    \ 14 ጥንብ አንሳዎች መካከል አንዱ ነው። ጉዞውንም አንድ ብሎ የጀመረው ከቡልጋሪያ ነበር። የህይወት አጋጣሚ ሆነ እራሱን\
    \ በጦርነት በምትታመሰው የመን ውስጥ አግኝቶታል። \n\nሊያውም በስለላ ወንጀል ተጠርጥሮ እስር ቤት ውስጥ። \n\nየኔልሰንን\
    \ የዕለት ተዕለት እንቅስቃሴ ሲቆጣጠሩ የነበሩት በቡልጋሪያ የሚገኙት ባለሙያዎች ደብዛው የጠፋውን ግዙፍ በራሪ ማፈላለጋቸውን\
    \ ቀጥለው ነበር። እነሱ እንደሚሉት ሳኡዲ አረቢያን ካለፈ በኋላ ወደ የመን ሲጠጋ ኔልሰን እግር ላይ ተገጥሞ የነበረው መቆጣጠሪያ\
    \ መሳሪያ መልዕክት ማስተላለፍ አቆመ።\n\nበሚያስገርም ሁኔታ ቡልጋሪያውያን ተመራማሪዎቹ በመቶዎች የሚቆጠሩ መልዕክቶች ይደርሷቸው\
    \ ጀመር። ለማንኛውም ብለው በኔልሰን እግር ላይ ባስቀመጡት የስልክና የኢሜይል አድራሻ በኩል ብዙ የቲያዝ ከተማ ነዋሪ የመናውያን\
    \ የድረሱለት ጥሪያቸውን አስተላልፈዋል።\n\nአንዳንዶቹ እንደውም የኔልሰንን ምስል በተንቀሳቃሽ ስልኮቻቸው በማንሳት ለተመራማሪዎቹ\
    \ ልከውላቸዋል።\n\nከተመራማሪዎቹ አንዷ የሆነችው ናድያ ቫንግሎቫ እንደተናገረችው የከተማዋ ነዋሪዎች በጣም ሩህሩህና አስገራሚ\
    \ ሰዎች ናቸው ብላለች። \n\n''የራሳቸውን የጦርነት መከራና ጭንቀት ወደ ጎን ብለው የኔልሰንን ደህንነት ለማረጋገጥ ይህን\
    \ ያክል መሰዋዕትነት መክፈላቸው እጅግ አስገራሚ ነገር ነው።'' በማለት አድናቆቷን ለቢቢሲ ገልጻለች።\n\n• ደቡብ ኮሪያ\
    \ ትልቁን የውሻ 'ቄራ' ዘጋች \n\n• ወባን በማሽተት የሚለዩት ውሾች\n\nበመጨረሻም ተመራማሪዎቹ የመን በሚገኘው ኤምባሲ\
    \ በኩል መልዕክታቸውን ማስተላለፍ ጀመሩ። ሙከራቸውም ፍሬ አፍርቶ ኔልሰንን የያዙት ወታደሮች እግሩ ላይ ያለው መሳሪያ ለስለላ\
    \ ሳይሆን ለምርምር እንደሆነ መረዳት ቻሉ።\n\nበአሁኑ ሰአት ኔልሰን እግሩ ላይ፣ አንገቱ ላይ እንዲሁም ክንፉ አካባቢ ጉዳት\
    \ የደረሰበት ሲሆን ክብደቱም ቀንሶ ወደ 4.8 ኪሎ ግራም ወርዷል። እራሱን ችሎ ለመብረርም ቢያንስ ከአምስት ኪሎ በላይ መመዘን\
    \ አለበት።\n\nበአካባቢው ያሉ የእንስሳት መብት ተቆርቋሪዎችና ነዋሪዎቹ  ኔልሰን ወደ ሙሉ ጤንነቱ እስኪመለስ ድረስ ስጋ\
    \ እየመገቡት ነው። \n\nበጦርነት እየታመሰች በምትገኝውና ከፍተኛ የምግብ እጥረት ባለባት የመን ዜጎቿ እንዲህ አይነት ደግነት\
    \ በማሳየት ለዓለም ምን አይነት ህዝቦች እንደሆኑ መልዕክት እያስተላለፉ ይመስላል።    \n\n "
- source_sentence: አቶ ደመቀ መኮንን ከፕሬዚዳንት ዩዌሪ ሙሴቬኒ ጋር ተወያዩ
  sentences:
  - ከታዳጊ ቡድን እስከ ዋናው ብሔራዊ ቡድን እና በተለያዩ ክለቦች የእግርኳስ ህይወቱን የመራውና በዛሬው ዕለት ህይወቱ ያለፈው
    ሞገስ ታደሰ ግብዓተ መሬት ነገ ይፈፀማል።ከቅዱስ ጊዮርጊስ ተስፋ ቡድን አንስቶ በዋናው ቡድን መጫወት የቻለው ሞገስ ታደሰ በመቀጠል
    በሲዳማ ቡና፣ በአዳማ ከተማ፣ በወልዲያ እና የመጨረሻ ክለቡ በሆነው ኢትዮ ኤሌክትሪክ መጫወት ችሏል። በኢትዮጵያ ብሔራዊ ቡድንም
    ከታዳጊ እስከ ዋናው ቡድን መጫወት ችሏል።አዳማ ከተማ ተጫዋች በነበረበት ዘመን በደረሰበት የመኪና አደጋ እጁ ላይ ጉዳት ቢገጥመውም
    ለጊዜው ጉዳቱ የከፋ ያልመሰለው ሞገስ ቀላል አድርጎት ወደ መደበኛ የእግርኳስ ህይወቱ ተመልሶ ነበር። ሆኖም የጉዳቱ መጠን ከጊዜ
    ወደ ጊዜ እየተባባሰ በመምጣቱ ህክምናውን መከታተል ሲጀምር የእጁ ነርቭ ላይ ጉዳት እንደደረሰ ከሀኪሞች ተነግሮታል። በዚህም
    ምክንያት ህመሙ በቶሎ ይድናል ብሎ ተስፋ ቢያርግም በተለይ በወልዲያ እና በኢትዮ ኤሌክትሪክ የነበረውን ቆይታ የጉዳቱ ሁኔታ
    የእግርኳስ ህይወቱን ፈታኝ አድርጎበታል። እግርኳስን እስከ ማቆም ያደረሰው ይህ ጉዳት ግማሽ ሰውነቱን ፓላራይዝድ አድርጎት ከህመሙም
    እንዲያገግም ከፍተኛ ርብርብ ቢደረግም ለረጅም ጊዜያት አልጋ ላይ ቆይቶ ዛሬ ረፋድ በ29 ዓመቱ ከዚህ ዓለም በሞት ተለይቷል።የሞገስ
    ታደሰ የቀብር ሥነ ሥርዓት ነገ (ዓርብ) የካቲት 6 ቀን 2012 በቀጨኔ መድኃኒዓለም ቤተክርስቲያን የሚፈፀም ይሆናል።ሶከር
    ኢትዮጵያ በድጋሚ በሞገስ ታደሰ ህልፈት የተሰማትን ሀዘን እየገለፀች ለቤተሰቦቹ ወዳጅ ዘመዶቹ እንዲሁም ለስፖርት ቤተሰቡ መፅናናትን
    ትመኛለች።©ሶከር ኢትዮጵያ
  - የኡጋንዳው ፕሬዚ ዳንት ዩዌሪ ካጉታ ሙሴቬኒ ኢንቴቤ ከተማ በሚገኘው ጽሕፈት ቤታቸው ምክትል ጠቅላይ ሚኒስትር አቶ ደመቀ መኮንንን
    ተቀብለው በቀጣናዊ ትብብር እና በሁለትዮሽ ግንኙነት ዙሪያ አነጋግረዋል። አቶ ደመቀ እና ፕሬዚዳንት ሙሴቬኒ ውይይታቸው በቀጣናዊ
    ትብብር እና በሁለትዮሽ ግንኙነት ዙሪያ ያተኮረ እንደነበር ከምክትል ጠቅላይ ሚኒስትር ጽሕፈት ቤት የተገኘው መረጃ ያመለክታል።
    በተለያዩ መስኮች ለረጅም ዓመታት የዘለቀው የኢትዮጵያ እና የዑጋንዳ የሁለትዮሽ ግንኙነት የበለጠ ተጠናክሮ እንዲቀጥል መግባባት
    ላይ መድረሳቸውም መረጃው ጠቁሟል፡፡ ሁለቱ አገራት በቀጣናው በሚስተዋሉ ወቅታዊ ጉዳዮች ላይም የተወያዩ ሲሆን በቀጣይ በቀጣናው
    ትብብራቸውን ለማጥበቅ በሚችሉበት አግባብ ዙሪያም ተስማምተዋል። በመጨረሻም ከኢፌዴሪ ጠቅላይ ሚኒስትር ዶክተር አብይ አህመድ
    የተላከውን የትብብር መልዕክት ፕሬዚዳንት ሙሴቬኒ ከምክትል ጠቅ ላይ ሚኒስትር አቶ ደመቀ እጅ ተቀብለዋል።አዲስ ዘመን ግንቦት
    7/2011
  - '. በአምስት ክፍለ ከተሞች 121 ሚሊዮን 365ሺ 398 ብር ጉድለት ተመዝግቧልአዲስ አበባ፡- በተጠናቀቀው በጀት ዓመት የመጀመሪያው
    ስድስት ወራት የሂሳብ ጉድለት ከነበረባቸው

    59 ተቋማት ውስጥ 32ቱ 66 ነጥብ 7ሚሊዮን ብር ለአስተዳደሩ ተመላሽ ማድረጋቸውን የአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር ዋና ኦዲተር

    አስታወቀ። በ2011 በጀት ዓመት በሁለተኛው ግማሽ ዓመት በተሰራው ልዩ ኦዲት በአምስት ክፍለ ከተሞች በድምሩ 121 ሚሊዮን

    365 ሺ 398 ብር ጉድለት መመዝገቡ ተገለጸ ። የአስተዳደሩ ዋና ኦዲተር ወይዘሮ ፅጌወይን ካሳ ለአዲስ ዘመን እንዳስታወቁት፤
    በ2011 ዓ.ም የመጀመሪያው

    ስድስት ወራት በተከናወነው የኦዲት ሥራ በ59 ተቋማት ላይ የሂሳብ ጉድለት ተገኝቷል። ዋና ኦዲተሩ ያገኘውን ግኝት መሰረት በማድረግ

    የከተማዋ ዓቃቢ ህግ ተቋማቱን ተጠያቂ ለማድረግ አቅጣጫ የተላለፈ ቢሆንም በሁለተኛው መንፈቀ ዓመት 32ቱ ተቋማት 66 ሚሊዮን

    774 ሺ 741 ብር ከ75 ሳንቲም ተመላሽ ተደርገዋል። እንደ ዋና ኦዲተሯ ማብራሪያ፤ ተቋማቱ የጥሬ ገንዘብ ጉድለት፣ ውዝፍ
    ሂሳብ፣ ተመላሽ ያልተደረገ ቅድመ

    ክፍያ፣ የተሰብሳቢ ክፍያ፣ ከመመሪያ ውጭ የተከፈለ፣ አበልና ደመወዝ በብልጫ የተከፈለ፣ ያለአግባብ ግዥ ፈፅመው ተመላሽ የተደረጉ

    መሆናቸው በተደረገው ምርመራ ለማወቅ ተችሏል። በዚህ መሰረትም አስተዳደሩ የተጠያቂነት አሰራር በመዘርጋት ጥብቅ አቅጣጫ በማስተላለፉ

    አብዛኞቹ ተቋማት ስህተቶቻቸውን በማረም የተሻለ አፈፃፀም አስመዝግበዋል። ይሁንና ቀሪዎቹ 27 ተቋማት ዋና ኦዲተሩ ላቀረበው
    ጥሪ እስካሁን ምንም አይነት ምላሽ አለመስጠታቸውን

    ወይዘሮ ፅጌወይን አመልክተው፣ ከእነዚህ ተቋማት መካከልም 40/60 የቤቶች ኢንተርፕራይዝ፣ መንገዶች ባለስልጣን፣ ዳግማዊ ሚኒሊክ

    ሪፈራል ሆስፒታል፣ ዘውዲቱ ሪፈራል ሆስፒታልን ጠቅሰዋል። በአሁኑ ወቅት ጠቅላይ ዓቃቢ ህግ ተቋማቱ ምላሽ እንዲሰጡ ጥያቄ ያቀረበላቸው

    መሆኑን ጠቁመው፣ በተቀመጠው የጊዜ ገደብ ምላሽ የማይሰጡ ከሆነ በህግ ተጠያቂ ይሆናሉ ብለዋል። «በህግ ተጠያቂ የማድረጉ ሥራ
    እንዳለ

    ሆኖ ተቋማቱ በዋናነት ወደ ህጋዊና ዘመናዊ ስርዓት እንዲገቡ ማድረግ ትኩረት አድርገን እየሰራን ነው» በማለትም አክለዋል። እንደ
    ዋና ኦዲተሯ ማብራሪያ፤ በ2011 በጀት ዓመት በሁለተኛው ግማሽ ዓመት ልዩ ኦዲት የተሰራ ሲሆን

    በተለይም በአምስት ክፍለ ከተሞች ላይ የክዋኔ ኦዲት ሥራ በማከናወን በድምሩ 121 ሚሊዮን 365ሺ 398 ብር ጉድለት መኖሩን
    ለማወቅ

    ተችሏል። ከእነዚህም መካከል ኮልፎ ቀራኒዮ ክፍለከተማ ያልተከፈለ የቅድመ ክፍያ 69ሺ563 ብር ከ35 ሳንቲም ጉድለት እንዲሁም

    ያልተከፈለ የሊዝ እዳ የወቅቱን የወለድ ምጣኔ ጨምሮ ወደ 40 ሚሊዮን 115ሺ 610 ብር ከ58 ሳንቲም ተገኝቶበታል። በተመሳሳይም

    በቦሌ ክፍለ ከተማ ያልተከፈለ ቅድመ ክፍያ 17 ሚሊዮን 110ሺ23 ብር ከ91 ሳንቲም ሲገኝበት ያልተከፈለ የሊዝ ክፍያ ደግሞ
    የወቅቱን

    ወለድ ጨምሮ ወደ 26 ሚሊዮን 806ሺ ብር ከ95 ሳንቲም የሚጠጋ ገንዘብ ጉድለት ታይቷል። ከአምስቱ ክፍለ ከተሞች ውስጥ አዲስ

    ከተማ ክፍለ ከተማ የተሻለ አፈፃፀም የታየበት ሲሆን፣ የተገኘበትም ያልተከፈለ የሊዝ እዳ 40ሺ 342 ብር ከ50 ሳንቲም ብቻ
    ነው።

    በክዋኔ ኦዲቱ ዝርዝር ኦዲት መሰራቱን ያመለከቱት ወይዘሮ ፅጌ፣ በተለይም በአምስቱ ክፍለ ከተሞች

    ታጥረው የተቀመጡ፥ የግንባታ አፈፃፀማቸው ከ30 በመቶ በታች የሆነ ተቋማት ላይም የአፈፃፀም ምርመራ መካሄዱን አስገንዝበዋል።
    ለአብነት

    ያህልም ኮልፌ ቀራኒዮ ክፍለ ከተማ 57 ባለይዞታዎች ግንባታቸው ያልተጀመረና ከ30 በመቶ በታች ሆነው የተገኙ መሆኑን በኦዲቱ
    ማጣራት

    መቻሉን አመልክተዋል። በተመሳሳይም በቦሌ ክፍለ ከተማ 60፣ በንፋስ ስልክ ላፍቶ ክፍለከተማ 106 ፣ በአቃቂ ቃሊቲ ክፍለ ከተማ

    ወደ 15፣ አዲስ ከተማ ክፍለከተማ 24 የሚሆኑ ባለይዞታዎች ግንባታቸው ሳይጀመርና አፈፃፀማቸው ከ30 በመቶ በታች መሆኑን እንደታወቀ

    አስረድተዋል። በመሆኑም

    አጠቃላይ የኦዲት ግኝቱን ለአስተዳደሩም ሆነ ለሚመለከታቸው አካላት የተላከ መሆኑን ወይዘሮ ፅጌ ወይን አመልክተው፣ ጉድለት የታየባቸው

    ተቋማትና ክፍለከተሞች ሪፖርቱን መሰረት አድርገው አጭር ጊዜ ውስጥ አሰራራቸውን ያስተካክላሉ ተብሎ እንደሚጠበቅ ተናግረዋል።
    ጎን

    ለጎንም በህግ ተጠያቂ የማድረጉ ሥራ የሚቀጥል መሆኑን አስገንዝበዋል።አዲስ ዘመን ቅዳሜ፣ ነሀሴ 4/2011ማህሌት አብዱል '
model-index:
- name: RoBERTa Amharic Text Embedding Medium
  results:
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 512
      type: dim_512
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.6063934426229508
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.759672131147541
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.8057377049180328
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.8531147540983607
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.6063934426229508
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.25322404371584695
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.16114754098360656
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.08531147540983604
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.6063934426229508
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.759672131147541
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.8057377049180328
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.8531147540983607
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.7316458718621172
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.6925253057507169
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.6969990962511045
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 256
      type: dim_256
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.5998360655737704
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.7562295081967213
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.801311475409836
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.850327868852459
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.5998360655737704
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.2520765027322404
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.1602622950819672
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.08503278688524589
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.5998360655737704
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.7562295081967213
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.801311475409836
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.850327868852459
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.7270735174737978
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.6874298724954482
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.6918474299833239
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 128
      type: dim_128
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.5849180327868853
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.7395081967213115
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.7857377049180327
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.8398360655737704
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.5849180327868853
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.24650273224043714
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.15714754098360653
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.08398360655737704
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.5849180327868853
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.7395081967213115
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.7857377049180327
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.8398360655737704
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.7132120528996705
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.6725955633619582
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.6774035909754387
      name: Cosine Map@100
---

# RoBERTa Amharic Text Embedding Medium

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [rasyosef/roberta-medium-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-medium-amharic) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 512-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:** [rasyosef/roberta-medium-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-medium-amharic) <!-- at revision 9d02d0281e64d6ca31bd06d322e14b0b7e60375b -->
- **Maximum Sequence Length:** 510 tokens
- **Output Dimensionality:** 512 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - json
- **Language:** en
- **License:** apache-2.0

### 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': 510, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 512, '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})
  (2): Normalize()
)
```

## 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("yosefw/roberta-amharic-embed-medium")
# Run inference
sentences = [
    'አቶ ደመቀ መኮንን ከፕሬዚዳንት ዩዌሪ ሙሴቬኒ ጋር ተወያዩ',
    'የኡጋንዳው ፕሬዚ ዳንት ዩዌሪ ካጉታ ሙሴቬኒ ኢንቴቤ ከተማ በሚገኘው ጽሕፈት ቤታቸው ምክትል ጠቅላይ ሚኒስትር አቶ ደመቀ መኮንንን ተቀብለው በቀጣናዊ ትብብር እና በሁለትዮሽ ግንኙነት ዙሪያ አነጋግረዋል። አቶ ደመቀ እና ፕሬዚዳንት ሙሴቬኒ ውይይታቸው በቀጣናዊ ትብብር እና በሁለትዮሽ ግንኙነት ዙሪያ ያተኮረ እንደነበር ከምክትል ጠቅላይ ሚኒስትር ጽሕፈት ቤት የተገኘው መረጃ ያመለክታል። በተለያዩ መስኮች ለረጅም ዓመታት የዘለቀው የኢትዮጵያ እና የዑጋንዳ የሁለትዮሽ ግንኙነት የበለጠ ተጠናክሮ እንዲቀጥል መግባባት ላይ መድረሳቸውም መረጃው ጠቁሟል፡፡ ሁለቱ አገራት በቀጣናው በሚስተዋሉ ወቅታዊ ጉዳዮች ላይም የተወያዩ ሲሆን በቀጣይ በቀጣናው ትብብራቸውን ለማጥበቅ በሚችሉበት አግባብ ዙሪያም ተስማምተዋል። በመጨረሻም ከኢፌዴሪ ጠቅላይ ሚኒስትር ዶክተር አብይ አህመድ የተላከውን የትብብር መልዕክት ፕሬዚዳንት ሙሴቬኒ ከምክትል ጠቅ ላይ ሚኒስትር አቶ ደመቀ እጅ ተቀብለዋል።አዲስ ዘመን ግንቦት 7/2011',
    '. በአምስት ክፍለ ከተሞች 121 ሚሊዮን 365ሺ 398 ብር ጉድለት ተመዝግቧልአዲስ አበባ፡- በተጠናቀቀው በጀት ዓመት የመጀመሪያው ስድስት ወራት የሂሳብ ጉድለት ከነበረባቸው\n59 ተቋማት ውስጥ 32ቱ 66 ነጥብ 7ሚሊዮን ብር ለአስተዳደሩ ተመላሽ ማድረጋቸውን የአዲስ አበባ ከተማ አስተዳደር ዋና ኦዲተር\nአስታወቀ። በ2011 በጀት ዓመት በሁለተኛው ግማሽ ዓመት በተሰራው ልዩ ኦዲት በአምስት ክፍለ ከተሞች በድምሩ 121 ሚሊዮን\n365 ሺ 398 ብር ጉድለት መመዝገቡ ተገለጸ ። የአስተዳደሩ ዋና ኦዲተር ወይዘሮ ፅጌወይን ካሳ ለአዲስ ዘመን እንዳስታወቁት፤ በ2011 ዓ.ም የመጀመሪያው\nስድስት ወራት በተከናወነው የኦዲት ሥራ በ59 ተቋማት ላይ የሂሳብ ጉድለት ተገኝቷል። ዋና ኦዲተሩ ያገኘውን ግኝት መሰረት በማድረግ\nየከተማዋ ዓቃቢ ህግ ተቋማቱን ተጠያቂ ለማድረግ አቅጣጫ የተላለፈ ቢሆንም በሁለተኛው መንፈቀ ዓመት 32ቱ ተቋማት 66 ሚሊዮን\n774 ሺ 741 ብር ከ75 ሳንቲም ተመላሽ ተደርገዋል። እንደ ዋና ኦዲተሯ ማብራሪያ፤ ተቋማቱ የጥሬ ገንዘብ ጉድለት፣ ውዝፍ ሂሳብ፣ ተመላሽ ያልተደረገ ቅድመ\nክፍያ፣ የተሰብሳቢ ክፍያ፣ ከመመሪያ ውጭ የተከፈለ፣ አበልና ደመወዝ በብልጫ የተከፈለ፣ ያለአግባብ ግዥ ፈፅመው ተመላሽ የተደረጉ\nመሆናቸው በተደረገው ምርመራ ለማወቅ ተችሏል። በዚህ መሰረትም አስተዳደሩ የተጠያቂነት አሰራር በመዘርጋት ጥብቅ አቅጣጫ በማስተላለፉ\nአብዛኞቹ ተቋማት ስህተቶቻቸውን በማረም የተሻለ አፈፃፀም አስመዝግበዋል። ይሁንና ቀሪዎቹ 27 ተቋማት ዋና ኦዲተሩ ላቀረበው ጥሪ እስካሁን ምንም አይነት ምላሽ አለመስጠታቸውን\nወይዘሮ ፅጌወይን አመልክተው፣ ከእነዚህ ተቋማት መካከልም 40/60 የቤቶች ኢንተርፕራይዝ፣ መንገዶች ባለስልጣን፣ ዳግማዊ ሚኒሊክ\nሪፈራል ሆስፒታል፣ ዘውዲቱ ሪፈራል ሆስፒታልን ጠቅሰዋል። በአሁኑ ወቅት ጠቅላይ ዓቃቢ ህግ ተቋማቱ ምላሽ እንዲሰጡ ጥያቄ ያቀረበላቸው\nመሆኑን ጠቁመው፣ በተቀመጠው የጊዜ ገደብ ምላሽ የማይሰጡ ከሆነ በህግ ተጠያቂ ይሆናሉ ብለዋል። «በህግ ተጠያቂ የማድረጉ ሥራ እንዳለ\nሆኖ ተቋማቱ በዋናነት ወደ ህጋዊና ዘመናዊ ስርዓት እንዲገቡ ማድረግ ትኩረት አድርገን እየሰራን ነው» በማለትም አክለዋል። እንደ ዋና ኦዲተሯ ማብራሪያ፤ በ2011 በጀት ዓመት በሁለተኛው ግማሽ ዓመት ልዩ ኦዲት የተሰራ ሲሆን\nበተለይም በአምስት ክፍለ ከተሞች ላይ የክዋኔ ኦዲት ሥራ በማከናወን በድምሩ 121 ሚሊዮን 365ሺ 398 ብር ጉድለት መኖሩን ለማወቅ\nተችሏል። ከእነዚህም መካከል ኮልፎ ቀራኒዮ ክፍለከተማ ያልተከፈለ የቅድመ ክፍያ 69ሺ563 ብር ከ35 ሳንቲም ጉድለት እንዲሁም\nያልተከፈለ የሊዝ እዳ የወቅቱን የወለድ ምጣኔ ጨምሮ ወደ 40 ሚሊዮን 115ሺ 610 ብር ከ58 ሳንቲም ተገኝቶበታል። በተመሳሳይም\nበቦሌ ክፍለ ከተማ ያልተከፈለ ቅድመ ክፍያ 17 ሚሊዮን 110ሺ23 ብር ከ91 ሳንቲም ሲገኝበት ያልተከፈለ የሊዝ ክፍያ ደግሞ የወቅቱን\nወለድ ጨምሮ ወደ 26 ሚሊዮን 806ሺ ብር ከ95 ሳንቲም የሚጠጋ ገንዘብ ጉድለት ታይቷል። ከአምስቱ ክፍለ ከተሞች ውስጥ አዲስ\nከተማ ክፍለ ከተማ የተሻለ አፈፃፀም የታየበት ሲሆን፣ የተገኘበትም ያልተከፈለ የሊዝ እዳ 40ሺ 342 ብር ከ50 ሳንቲም ብቻ ነው።\nበክዋኔ ኦዲቱ ዝርዝር ኦዲት መሰራቱን ያመለከቱት ወይዘሮ ፅጌ፣ በተለይም በአምስቱ ክፍለ ከተሞች\nታጥረው የተቀመጡ፥ የግንባታ አፈፃፀማቸው ከ30 በመቶ በታች የሆነ ተቋማት ላይም የአፈፃፀም ምርመራ መካሄዱን አስገንዝበዋል። ለአብነት\nያህልም ኮልፌ ቀራኒዮ ክፍለ ከተማ 57 ባለይዞታዎች ግንባታቸው ያልተጀመረና ከ30 በመቶ በታች ሆነው የተገኙ መሆኑን በኦዲቱ ማጣራት\nመቻሉን አመልክተዋል። በተመሳሳይም በቦሌ ክፍለ ከተማ 60፣ በንፋስ ስልክ ላፍቶ ክፍለከተማ 106 ፣ በአቃቂ ቃሊቲ ክፍለ ከተማ\nወደ 15፣ አዲስ ከተማ ክፍለከተማ 24 የሚሆኑ ባለይዞታዎች ግንባታቸው ሳይጀመርና አፈፃፀማቸው ከ30 በመቶ በታች መሆኑን እንደታወቀ\nአስረድተዋል። በመሆኑም\nአጠቃላይ የኦዲት ግኝቱን ለአስተዳደሩም ሆነ ለሚመለከታቸው አካላት የተላከ መሆኑን ወይዘሮ ፅጌ ወይን አመልክተው፣ ጉድለት የታየባቸው\nተቋማትና ክፍለከተሞች ሪፖርቱን መሰረት አድርገው አጭር ጊዜ ውስጥ አሰራራቸውን ያስተካክላሉ ተብሎ እንደሚጠበቅ ተናግረዋል። ጎን\nለጎንም በህግ ተጠያቂ የማድረጉ ሥራ የሚቀጥል መሆኑን አስገንዝበዋል።አዲስ ዘመን ቅዳሜ፣ ነሀሴ 4/2011ማህሌት አብዱል ',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 512]

# 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

#### Information Retrieval

* Datasets: `dim_512`, `dim_256` and `dim_128`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | dim_512    | dim_256    | dim_128    |
|:--------------------|:-----------|:-----------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.6064     | 0.5998     | 0.5849     |
| cosine_accuracy@3   | 0.7597     | 0.7562     | 0.7395     |
| cosine_accuracy@5   | 0.8057     | 0.8013     | 0.7857     |
| cosine_accuracy@10  | 0.8531     | 0.8503     | 0.8398     |
| cosine_precision@1  | 0.6064     | 0.5998     | 0.5849     |
| cosine_precision@3  | 0.2532     | 0.2521     | 0.2465     |
| cosine_precision@5  | 0.1611     | 0.1603     | 0.1571     |
| cosine_precision@10 | 0.0853     | 0.085      | 0.084      |
| cosine_recall@1     | 0.6064     | 0.5998     | 0.5849     |
| cosine_recall@3     | 0.7597     | 0.7562     | 0.7395     |
| cosine_recall@5     | 0.8057     | 0.8013     | 0.7857     |
| cosine_recall@10    | 0.8531     | 0.8503     | 0.8398     |
| **cosine_ndcg@10**  | **0.7316** | **0.7271** | **0.7132** |
| cosine_mrr@10       | 0.6925     | 0.6874     | 0.6726     |
| cosine_map@100      | 0.697      | 0.6918     | 0.6774     |

<!--
## 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

#### json

* Dataset: json
* Size: 54,900 training samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                             |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 16.66 tokens</li><li>max: 73 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 34 tokens</li><li>mean: 321.89 tokens</li><li>max: 510 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                        | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
  |:----------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>የተመድ ልማት ፕሮግራም ኃላፊ ‹‹ርካሽ ጉልበት›› ብዝበዛ ማለት አይደለም ሲሉ አሳሰቡ</code>                           | <code>ዓመታዊው የተባበሩት መንግሥታት ድርጅት (ተመድ) የሰብዓዊ ልማት ሪፖርትን ለመላው ዓለም ከኢትዮጵያ ይፋ ለማድረግ በአፍሪካ ኢኮኖሚክ ኮሚሽን አዳራሽ ለጋዜጠኞች በሰጡት መግለጫ፣ አገሮች ርካሽ ጉልበትን እንደ መልካም የኢንቨስትመንት ዕድል ሲያስተዋውቁ የጉልበት ብዝበዛ እንዳይፈጸም መጠንቀቅ እንዳለባቸው የፕሮግራሙ ኃላፊ አሳሰቡ፡፡  በተመድ የልማት ፕሮግራም አድሚንስትሬተር ሔለን ክላርክ በአዲስ አበባ ተገኝተው ከጠቅላይ ሚኒስትር ኃይለ ማርያም ደሳለኝ ጋር በመሆን፣ እ.ኤ.አ. የ2015 የሰብዓዊ ልማት ሪፖርትን ይፋ አድርገዋል፡፡ ሪፖርቱን በ25ኛ ዓመቱ መባቻ ላይ ‹‹ሥራ›› ላይ ያተኮረው የተመድ ልማት ፕሮግራም፣ እንደ ኢትዮጵያ ባሉ አገሮች የውጭ ኢንቨስትመንትን ለመሳብ በማለት ርካሽ ጉልበትን መስህብ ሲያደርጉት ይታያል ብሏል፡፡ የኢትዮጵያ ኢንቨስትመንት ኮሚሽን ደግሞ በወር ከሃምሳ ዶላር ያልበለጠ ደመወዝ እየተከፈላቸው የሚሠሩ ሠራተኞች ያሉባት አገር በመሆኗ፣ ለኢንቨስትመንት ምቹ ከሚያደርጓት መካከል አንዱ እንደሆነ ይገልጻል፡፡በአንፃሩ የተመድ የሰብዓዊ ልማት ‹‹ሥራ ለሰብዓዊ ልማት›› በሚል ርዕስ ይፋ ባደረገው ሪፖርት ለሰው ልጅ ተስማሚ የኑሮ ከባቢ ሁኔታ ለመፍጠር የሚያስችል ሥራ የደመወዝ ክፍያ እንዲከፈል የሚያሳስበው የተመድ የልማት ፕሮግራም፣ በቀን ከሁለት ዶላር በታች የሚያገኙ ሰዎች ከ830 ሚሊዮን በላይ እንደሆኑ፣ 200 ሚሊዮን ሰዎች (74 ሚሊዮን ወጣቶችን ጨምሮ) ሥራ አጥ እንደሆኑና 21 ሚሊዮን ሰዎች በመላው ዓለም በግዳጅ ጉልበታቸው እየተበዘበዘ እንደሚሠሩ በሪፖርቱ ጠቁሟል፡፡ሔለን ክላርክ ከሪፖርተር ለቀረበላቸው ጥያቄ በሰጡት ማብራሪያ፣ እንደ ኢትዮጵያ ያሉ አገሮች ለልማት ካላቸው ፍላጎትና ዓላማ በመነሳት፣ ሀብታቸውን በመጠቀም ለማደግ የሚያደርጉት እ...</code>    |
  | <code>ሦስት የወጣት ማዕከላትለወረዳ አስተዳደር ቢሮነት እያገለገሉ ነው</code>                                         | <code>፡- በአዲስ አበባ የሚገኙ የሦስት ወረዳዎች የወጣት ማዕከላት ለወረዳ አስተዳደር ቢሮነት በመዋላቸው ለወጣቱ ተገቢውን አገልግሎት እየሰጡ አለመሆኑ ተገለጸ። በአዲስ አበባ<br>ከተማ የወጣቶችና በጎ ፈቃድ ማስተባበሪያ ቢሮ የወጣት ማዕከላት አገልግሎት ማስተባበሪያ ክትትል ቡድን መሪ አቶ ጤናዬ ታምሩ ለጋዜጣው ሪፖርተር እንዳሉት፤ የካ ክፍለከተማ ወረዳ አራት፣ ቦሌ ክፍለከተማ ወረዳ ዘጠኝ እና ኮልፌ ቀራንዮ ክፍለከተማ ወረዳ ሁለት የሚገኙ ወጣት ማዕከላት ለወረዳ አስተዳደሩ ቢሮነት እያለገሉ ይገኛሉ። በዚህም ለወጣቱ የተፈለገውን አገልግሎት እየሰጡ አይደለም። እንደ አቶ ጤናዬ ገለፃ፤ ወረዳዎቹ የሥልጠና፣ የሥራና የቢሮ ጥበት ሲኖር ወጣት ማዕከል ውስጥ የሚገኙ ክፍሎችን ይወስዳሉ።ችግሩን ለመፍታት ለወረዳ አስተዳደሮቹ ደብዳቤ በመፃፍና በአካል ተገናኝቶ ውይይት ተደርጓል። ወረዳዎቹ እድሳት ላይ ስላለን ታገሱን የሚል መልስ ብቻ በመስጠት እስካሁን ሊለቁ አልቻሉም። በኮልፌ ቀራንዮ ወረዳ ሁለት ወጣት ማዕከሉን የወረዳው አስተዳደር ለቢሮነት እየተጠቀመበት ይገኛል። እንዲወጡ ሲጠየቁ አዲስ ሕንፃ እያስገነባን በመሆኑ እስኪያልቅ ጠብቁ የሚል ምላሽ ሰጥተዋል። እነዚህ ችግሮች ወጣት ማዕከላቱ ቀልጣፋ አገልግሎት እንዳይሰጡ አድርጓቸው። ወጣት ማዕከላት ሲገነቡ በዋነኛነት ለወጣቱ አገልግሎት ለመስጠት ነው የሚሉት አቶ ጤናዬ፤ ነገር ግን ከባለሙያ እጥረትና በግብዓት ችግር ምክንያት በአግባቡ አገልግሎት የማይሰጥባቸው አካባቢዎች እንዳሉ አመልክተዋል። ማዕከላቱ ሲመሰረቱ ለወጣቱ አገልግሎት ለመስጠት ታስቦ በመሆኑ ባላቸው ሀብት አገልግሎት እየሰጡ መሆናቸውን ተናግረዋል። እንደ አቶ ጤናዬ አባባል፤ ወጣት ማዕከላት መዝናኛ ቦታዎች አይደሉም። በማዕከላቱ የሚሰጡ አገልግሎቶች የወጣቱን ሰብዕና የሚገነቡ፣ ክ...</code> |
  | <code>ፍርድ ቤቱ አቃቤ ህግ በአቶ እስክንድር ነጋ፣ ስንታየሁ ቸኮልና ቀለብ ስዩም ላይ በ15 ቀናት ውስጥ ክስ እንዲመሰርት ብይን ሰጠ</code> | <code>አዲስ አበባ ፣ ነሀሴ 12 ፣ 2012 (ኤፍ.ቢ.ሲ) በፌደራል የመጀመሪያ ደረጃ ፍርድ ቤት አራዳ ምድብ የጊዜ ቀጠሮ ተረኛ ችሎት አቃቤ ህግ በአቶ እስክንድር ነጋ፣ ስንታየሁ ቸኮልና ቀለብ ስዩም ላይ በ15 ቀናት ውስጥ ክስ እንዲመሰርት ብይን ሰጠ። አቃቤ ህግ ሁለት የቅድመ ምርመራ ምስክሮችን አሰምቶ አጠናቋል። ስልጣን ባለው ፍርድ ቤት ክስ እስከምመሰርት ድረስም ተጠርጣሪዎች በማረፊያ ቤት ይቆዩልኝ ብሎ አቃቤ ህግ ፍርድ ቤቱን ጠይቋል። ተጠርጣሪዎች በበኩላቸው ክስ እስከሚመሰረትብን ድረስ በዋስ ወጥተን በውጭ እንከታተል ሲሉ ያመለከቱ ሲሆን አቃቤ ህግ ተጠርጣሪዎቹ ስልጣን ባለው ፍርድ ቤት ክስ ሲመሰረት የተጠረጠሩበት ወንጀል ዋስትና የሚያስከለክል በመሆኑ በማረፊያ ቤት እንዲቆዩልኝ ሲል የዋስትና ጥያቄውን ተቃውሟል። ጉዳዩን የተከታተለው ፍርድ ቤትም ተጠርጣሪዎች ክስ እስከሚመሰረት ድረስ በማረፊያ ቤት እንዲቆዩ እና አቃቤ ህግ በ15 ቀናት ውስጥ ክስ እንዲመሰርት ብይን ሰጥቷል።   በታሪክ አዱኛ </code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          512,
          256,
          128
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  ```

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

- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 128
- `num_train_epochs`: 5
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 128
- `seed`: 7
- `fp16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 128
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 5
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 128
- `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`: 7
- `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`: 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_fused
- `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
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch   | Step     | Training Loss | dim_512_cosine_ndcg@10 | dim_256_cosine_ndcg@10 | dim_128_cosine_ndcg@10 |
|:-------:|:--------:|:-------------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|
| 0.0233  | 10       | 9.1016        | -                      | -                      | -                      |
| 0.0466  | 20       | 6.8595        | -                      | -                      | -                      |
| 0.0699  | 30       | 3.7458        | -                      | -                      | -                      |
| 0.0932  | 40       | 2.1717        | -                      | -                      | -                      |
| 0.1166  | 50       | 1.6285        | -                      | -                      | -                      |
| 0.1399  | 60       | 1.4191        | -                      | -                      | -                      |
| 0.1632  | 70       | 1.3239        | -                      | -                      | -                      |
| 0.1865  | 80       | 1.2764        | -                      | -                      | -                      |
| 0.2098  | 90       | 1.2911        | -                      | -                      | -                      |
| 0.2331  | 100      | 0.9839        | -                      | -                      | -                      |
| 0.2564  | 110      | 0.9846        | -                      | -                      | -                      |
| 0.2797  | 120      | 0.9378        | -                      | -                      | -                      |
| 0.3030  | 130      | 0.9877        | -                      | -                      | -                      |
| 0.3263  | 140      | 0.8801        | -                      | -                      | -                      |
| 0.3497  | 150      | 0.7835        | -                      | -                      | -                      |
| 0.3730  | 160      | 0.9266        | -                      | -                      | -                      |
| 0.3963  | 170      | 0.8028        | -                      | -                      | -                      |
| 0.4196  | 180      | 0.7941        | -                      | -                      | -                      |
| 0.4429  | 190      | 0.9154        | -                      | -                      | -                      |
| 0.4662  | 200      | 0.7713        | -                      | -                      | -                      |
| 0.4895  | 210      | 0.8394        | -                      | -                      | -                      |
| 0.5128  | 220      | 0.6808        | -                      | -                      | -                      |
| 0.5361  | 230      | 0.8229        | -                      | -                      | -                      |
| 0.5594  | 240      | 0.754         | -                      | -                      | -                      |
| 0.5828  | 250      | 0.6846        | -                      | -                      | -                      |
| 0.6061  | 260      | 0.654         | -                      | -                      | -                      |
| 0.6294  | 270      | 0.6779        | -                      | -                      | -                      |
| 0.6527  | 280      | 0.7524        | -                      | -                      | -                      |
| 0.6760  | 290      | 0.7035        | -                      | -                      | -                      |
| 0.6993  | 300      | 0.7074        | -                      | -                      | -                      |
| 0.7226  | 310      | 0.7195        | -                      | -                      | -                      |
| 0.7459  | 320      | 0.7114        | -                      | -                      | -                      |
| 0.7692  | 330      | 0.7034        | -                      | -                      | -                      |
| 0.7925  | 340      | 0.7215        | -                      | -                      | -                      |
| 0.8159  | 350      | 0.7972        | -                      | -                      | -                      |
| 0.8392  | 360      | 0.6519        | -                      | -                      | -                      |
| 0.8625  | 370      | 0.5815        | -                      | -                      | -                      |
| 0.8858  | 380      | 0.6173        | -                      | -                      | -                      |
| 0.9091  | 390      | 0.7119        | -                      | -                      | -                      |
| 0.9324  | 400      | 0.5555        | -                      | -                      | -                      |
| 0.9557  | 410      | 0.6487        | -                      | -                      | -                      |
| 0.9790  | 420      | 0.5884        | -                      | -                      | -                      |
| 1.0     | 429      | -             | 0.6765                 | 0.6637                 | 0.6426                 |
| 1.0023  | 430      | 0.5769        | -                      | -                      | -                      |
| 1.0256  | 440      | 0.3428        | -                      | -                      | -                      |
| 1.0490  | 450      | 0.3752        | -                      | -                      | -                      |
| 1.0723  | 460      | 0.3136        | -                      | -                      | -                      |
| 1.0956  | 470      | 0.3438        | -                      | -                      | -                      |
| 1.1189  | 480      | 0.3555        | -                      | -                      | -                      |
| 1.1422  | 490      | 0.3432        | -                      | -                      | -                      |
| 1.1655  | 500      | 0.3415        | -                      | -                      | -                      |
| 1.1888  | 510      | 0.3693        | -                      | -                      | -                      |
| 1.2121  | 520      | 0.378         | -                      | -                      | -                      |
| 1.2354  | 530      | 0.376         | -                      | -                      | -                      |
| 1.2587  | 540      | 0.3382        | -                      | -                      | -                      |
| 1.2821  | 550      | 0.3868        | -                      | -                      | -                      |
| 1.3054  | 560      | 0.3229        | -                      | -                      | -                      |
| 1.3287  | 570      | 0.3524        | -                      | -                      | -                      |
| 1.3520  | 580      | 0.3313        | -                      | -                      | -                      |
| 1.3753  | 590      | 0.3217        | -                      | -                      | -                      |
| 1.3986  | 600      | 0.3376        | -                      | -                      | -                      |
| 1.4219  | 610      | 0.3152        | -                      | -                      | -                      |
| 1.4452  | 620      | 0.371         | -                      | -                      | -                      |
| 1.4685  | 630      | 0.3504        | -                      | -                      | -                      |
| 1.4918  | 640      | 0.3587        | -                      | -                      | -                      |
| 1.5152  | 650      | 0.3845        | -                      | -                      | -                      |
| 1.5385  | 660      | 0.3603        | -                      | -                      | -                      |
| 1.5618  | 670      | 0.4026        | -                      | -                      | -                      |
| 1.5851  | 680      | 0.3427        | -                      | -                      | -                      |
| 1.6084  | 690      | 0.3474        | -                      | -                      | -                      |
| 1.6317  | 700      | 0.3202        | -                      | -                      | -                      |
| 1.6550  | 710      | 0.3335        | -                      | -                      | -                      |
| 1.6783  | 720      | 0.3546        | -                      | -                      | -                      |
| 1.7016  | 730      | 0.2896        | -                      | -                      | -                      |
| 1.7249  | 740      | 0.3368        | -                      | -                      | -                      |
| 1.7483  | 750      | 0.3252        | -                      | -                      | -                      |
| 1.7716  | 760      | 0.3595        | -                      | -                      | -                      |
| 1.7949  | 770      | 0.3046        | -                      | -                      | -                      |
| 1.8182  | 780      | 0.2953        | -                      | -                      | -                      |
| 1.8415  | 790      | 0.3228        | -                      | -                      | -                      |
| 1.8648  | 800      | 0.2896        | -                      | -                      | -                      |
| 1.8881  | 810      | 0.3256        | -                      | -                      | -                      |
| 1.9114  | 820      | 0.3419        | -                      | -                      | -                      |
| 1.9347  | 830      | 0.3416        | -                      | -                      | -                      |
| 1.9580  | 840      | 0.3574        | -                      | -                      | -                      |
| 1.9814  | 850      | 0.3426        | -                      | -                      | -                      |
| 2.0     | 858      | -             | 0.7042                 | 0.6981                 | 0.6829                 |
| 2.0047  | 860      | 0.2701        | -                      | -                      | -                      |
| 2.0280  | 870      | 0.1818        | -                      | -                      | -                      |
| 2.0513  | 880      | 0.1507        | -                      | -                      | -                      |
| 2.0746  | 890      | 0.1597        | -                      | -                      | -                      |
| 2.0979  | 900      | 0.1576        | -                      | -                      | -                      |
| 2.1212  | 910      | 0.1624        | -                      | -                      | -                      |
| 2.1445  | 920      | 0.1974        | -                      | -                      | -                      |
| 2.1678  | 930      | 0.1907        | -                      | -                      | -                      |
| 2.1911  | 940      | 0.1719        | -                      | -                      | -                      |
| 2.2145  | 950      | 0.1748        | -                      | -                      | -                      |
| 2.2378  | 960      | 0.16          | -                      | -                      | -                      |
| 2.2611  | 970      | 0.1819        | -                      | -                      | -                      |
| 2.2844  | 980      | 0.1779        | -                      | -                      | -                      |
| 2.3077  | 990      | 0.1491        | -                      | -                      | -                      |
| 2.3310  | 1000     | 0.1912        | -                      | -                      | -                      |
| 2.3543  | 1010     | 0.158         | -                      | -                      | -                      |
| 2.3776  | 1020     | 0.1599        | -                      | -                      | -                      |
| 2.4009  | 1030     | 0.1564        | -                      | -                      | -                      |
| 2.4242  | 1040     | 0.1879        | -                      | -                      | -                      |
| 2.4476  | 1050     | 0.1704        | -                      | -                      | -                      |
| 2.4709  | 1060     | 0.163         | -                      | -                      | -                      |
| 2.4942  | 1070     | 0.1787        | -                      | -                      | -                      |
| 2.5175  | 1080     | 0.1797        | -                      | -                      | -                      |
| 2.5408  | 1090     | 0.1572        | -                      | -                      | -                      |
| 2.5641  | 1100     | 0.1649        | -                      | -                      | -                      |
| 2.5874  | 1110     | 0.2056        | -                      | -                      | -                      |
| 2.6107  | 1120     | 0.159         | -                      | -                      | -                      |
| 2.6340  | 1130     | 0.1787        | -                      | -                      | -                      |
| 2.6573  | 1140     | 0.1511        | -                      | -                      | -                      |
| 2.6807  | 1150     | 0.1838        | -                      | -                      | -                      |
| 2.7040  | 1160     | 0.1361        | -                      | -                      | -                      |
| 2.7273  | 1170     | 0.1507        | -                      | -                      | -                      |
| 2.7506  | 1180     | 0.1661        | -                      | -                      | -                      |
| 2.7739  | 1190     | 0.1704        | -                      | -                      | -                      |
| 2.7972  | 1200     | 0.166         | -                      | -                      | -                      |
| 2.8205  | 1210     | 0.1508        | -                      | -                      | -                      |
| 2.8438  | 1220     | 0.1914        | -                      | -                      | -                      |
| 2.8671  | 1230     | 0.1508        | -                      | -                      | -                      |
| 2.8904  | 1240     | 0.1432        | -                      | -                      | -                      |
| 2.9138  | 1250     | 0.1875        | -                      | -                      | -                      |
| 2.9371  | 1260     | 0.1695        | -                      | -                      | -                      |
| 2.9604  | 1270     | 0.1899        | -                      | -                      | -                      |
| 2.9837  | 1280     | 0.1693        | -                      | -                      | -                      |
| 3.0     | 1287     | -             | 0.7175                 | 0.7098                 | 0.6956                 |
| 3.0070  | 1290     | 0.1361        | -                      | -                      | -                      |
| 3.0303  | 1300     | 0.1007        | -                      | -                      | -                      |
| 3.0536  | 1310     | 0.0901        | -                      | -                      | -                      |
| 3.0769  | 1320     | 0.1143        | -                      | -                      | -                      |
| 3.1002  | 1330     | 0.0981        | -                      | -                      | -                      |
| 3.1235  | 1340     | 0.0972        | -                      | -                      | -                      |
| 3.1469  | 1350     | 0.1046        | -                      | -                      | -                      |
| 3.1702  | 1360     | 0.0983        | -                      | -                      | -                      |
| 3.1935  | 1370     | 0.1066        | -                      | -                      | -                      |
| 3.2168  | 1380     | 0.1119        | -                      | -                      | -                      |
| 3.2401  | 1390     | 0.1012        | -                      | -                      | -                      |
| 3.2634  | 1400     | 0.0882        | -                      | -                      | -                      |
| 3.2867  | 1410     | 0.1068        | -                      | -                      | -                      |
| 3.3100  | 1420     | 0.091         | -                      | -                      | -                      |
| 3.3333  | 1430     | 0.098         | -                      | -                      | -                      |
| 3.3566  | 1440     | 0.1232        | -                      | -                      | -                      |
| 3.3800  | 1450     | 0.1024        | -                      | -                      | -                      |
| 3.4033  | 1460     | 0.0888        | -                      | -                      | -                      |
| 3.4266  | 1470     | 0.1071        | -                      | -                      | -                      |
| 3.4499  | 1480     | 0.1158        | -                      | -                      | -                      |
| 3.4732  | 1490     | 0.1117        | -                      | -                      | -                      |
| 3.4965  | 1500     | 0.1168        | -                      | -                      | -                      |
| 3.5198  | 1510     | 0.1           | -                      | -                      | -                      |
| 3.5431  | 1520     | 0.1305        | -                      | -                      | -                      |
| 3.5664  | 1530     | 0.0898        | -                      | -                      | -                      |
| 3.5897  | 1540     | 0.1134        | -                      | -                      | -                      |
| 3.6131  | 1550     | 0.1055        | -                      | -                      | -                      |
| 3.6364  | 1560     | 0.1135        | -                      | -                      | -                      |
| 3.6597  | 1570     | 0.1261        | -                      | -                      | -                      |
| 3.6830  | 1580     | 0.1028        | -                      | -                      | -                      |
| 3.7063  | 1590     | 0.073         | -                      | -                      | -                      |
| 3.7296  | 1600     | 0.1051        | -                      | -                      | -                      |
| 3.7529  | 1610     | 0.1117        | -                      | -                      | -                      |
| 3.7762  | 1620     | 0.1204        | -                      | -                      | -                      |
| 3.7995  | 1630     | 0.093         | -                      | -                      | -                      |
| 3.8228  | 1640     | 0.1058        | -                      | -                      | -                      |
| 3.8462  | 1650     | 0.1028        | -                      | -                      | -                      |
| 3.8695  | 1660     | 0.0978        | -                      | -                      | -                      |
| 3.8928  | 1670     | 0.1085        | -                      | -                      | -                      |
| 3.9161  | 1680     | 0.1105        | -                      | -                      | -                      |
| 3.9394  | 1690     | 0.0873        | -                      | -                      | -                      |
| 3.9627  | 1700     | 0.1103        | -                      | -                      | -                      |
| 3.9860  | 1710     | 0.1221        | -                      | -                      | -                      |
| 4.0     | 1716     | -             | 0.7279                 | 0.7239                 | 0.7097                 |
| 4.0093  | 1720     | 0.0859        | -                      | -                      | -                      |
| 4.0326  | 1730     | 0.0891        | -                      | -                      | -                      |
| 4.0559  | 1740     | 0.0838        | -                      | -                      | -                      |
| 4.0793  | 1750     | 0.0931        | -                      | -                      | -                      |
| 4.1026  | 1760     | 0.0818        | -                      | -                      | -                      |
| 4.1259  | 1770     | 0.0912        | -                      | -                      | -                      |
| 4.1492  | 1780     | 0.1031        | -                      | -                      | -                      |
| 4.1725  | 1790     | 0.0973        | -                      | -                      | -                      |
| 4.1958  | 1800     | 0.0853        | -                      | -                      | -                      |
| 4.2191  | 1810     | 0.0843        | -                      | -                      | -                      |
| 4.2424  | 1820     | 0.1039        | -                      | -                      | -                      |
| 4.2657  | 1830     | 0.1163        | -                      | -                      | -                      |
| 4.2890  | 1840     | 0.0748        | -                      | -                      | -                      |
| 4.3124  | 1850     | 0.0817        | -                      | -                      | -                      |
| 4.3357  | 1860     | 0.0841        | -                      | -                      | -                      |
| 4.3590  | 1870     | 0.094         | -                      | -                      | -                      |
| 4.3823  | 1880     | 0.0858        | -                      | -                      | -                      |
| 4.4056  | 1890     | 0.1025        | -                      | -                      | -                      |
| 4.4289  | 1900     | 0.0989        | -                      | -                      | -                      |
| 4.4522  | 1910     | 0.0834        | -                      | -                      | -                      |
| 4.4755  | 1920     | 0.0674        | -                      | -                      | -                      |
| 4.4988  | 1930     | 0.1034        | -                      | -                      | -                      |
| 4.5221  | 1940     | 0.0817        | -                      | -                      | -                      |
| 4.5455  | 1950     | 0.0763        | -                      | -                      | -                      |
| 4.5688  | 1960     | 0.0956        | -                      | -                      | -                      |
| 4.5921  | 1970     | 0.0776        | -                      | -                      | -                      |
| 4.6154  | 1980     | 0.0961        | -                      | -                      | -                      |
| 4.6387  | 1990     | 0.0887        | -                      | -                      | -                      |
| 4.6620  | 2000     | 0.0807        | -                      | -                      | -                      |
| 4.6853  | 2010     | 0.0771        | -                      | -                      | -                      |
| 4.7086  | 2020     | 0.0835        | -                      | -                      | -                      |
| 4.7319  | 2030     | 0.0913        | -                      | -                      | -                      |
| 4.7552  | 2040     | 0.0866        | -                      | -                      | -                      |
| 4.7786  | 2050     | 0.0797        | -                      | -                      | -                      |
| 4.8019  | 2060     | 0.091         | -                      | -                      | -                      |
| 4.8252  | 2070     | 0.0925        | -                      | -                      | -                      |
| 4.8485  | 2080     | 0.0934        | -                      | -                      | -                      |
| 4.8718  | 2090     | 0.093         | -                      | -                      | -                      |
| 4.8951  | 2100     | 0.0786        | -                      | -                      | -                      |
| 4.9184  | 2110     | 0.0862        | -                      | -                      | -                      |
| 4.9417  | 2120     | 0.0934        | -                      | -                      | -                      |
| 4.9650  | 2130     | 0.097         | -                      | -                      | -                      |
| 4.9883  | 2140     | 0.0687        | -                      | -                      | -                      |
| **5.0** | **2145** | **-**         | **0.7316**             | **0.7271**             | **0.7132**             |

* The bold row denotes the saved checkpoint.
</details>

### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.49.0
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.3.1
- 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",
}
```

#### MatryoshkaLoss
```bibtex
@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}
```

#### 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.*
-->