sentence-transformers safetensors xlm-roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:36178 loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:BAAI/bge-m3 base_model:finetune:BAAI/bge-m3 autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: BAAI/bge-m3
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
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- sentence-transformers
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- dataset_size:36178
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 미국 국기를 묘사한 시구절은 무엇인가요?
  sentences:
  - 'Other nations may deem their flags the best

    And cheer them with fervid elation,

    But the flag of the North and South and West

    Is the flag of flags, the flag of Freedom''s nation.'
  - 하얀색 바탕 가운데에는 미국의 상징인 금색 독수리가 그려져 있으며 독수리 가운데에는 미국의 국장에 그려진 방패가 그려져 있다. 왼쪽 발톱에는
    월계수 가지를 잡고 있으며 오른쪽 발톱에는 세 개의 화살을 잡고 있다.
  - 스티븐 패럴리(Stephen Farrelly, 1978년 1월 28일 ~ )는 아일랜드의 남자 프로레슬링선수며 WWE 링네임은 셰이머스(Sheamus)라는
    링네임을 사용한다. 아일랜드 출신으로는 최초의 WWE 챔피언이며 별명은 켈틱 워리어다. 피부가 상당히 하얀 프로레슬링선수이며 다른 명칭으로는
    그레이트 화이트라고도 불린다. 피니쉬는 브로그 킥(런닝 바이시클 킥), 클로벌리프, 하이 크로스(런닝 크루시픽스 파워밤), 켈틱 슬램(데스
    벨리 드라이버), FRH 파이어레드 핸드(레그 트랩 초크밤), 아이리쉬 커즈(사이드 슬램 백브레이커)다.
- source_sentence: 헤즈볼라는 어떤 단체인가?
  sentences:
  - 작은 민병대로 출범한 헤즈볼라는 레바논 정부에 진출하였으며, 라디오와 위성 텔레비전 방송국을 갖추고 사회 발전 계획을 추진하는 단체로 성장하였다.
    레바논의 시아파 사람들은 헤즈볼라를 열렬히 지지하며, 이들은 2006년 레바논 전쟁 직후 레바논의 타종교 신자(순니파, 기독교 신자, 드루즈파)의
    지지도 얻었으며, 시위에서 수십만 명을 끌어모았다. 헤즈볼라와 여러 단체들은 2006년에서 2008년 사이 레바논 푸아드 시니오라 총리의 정부에
    반대하여 시위 운동을 개시하였다. 헤즈볼라가 주도하는 전사들이 시니오라에 충성하는 미래 운동 민병대를 물리치고 서부 베이루트 인근 지역을 점령했다가,
    이 지역을 레바논 군대에 넘기기도 하였다. 결국 도하 협정을 근거로 헤즈볼라는 레바논 의회에서 거부권을 얻었다. 또 레바논 연립 정부가 구성되어,
    헤즈볼라 출신 장관 한 명이 입각하였으며, 의회내 30석 중 11석을 확보하였다.
  - '헤즈볼라는 이란과 시리아의 재정 지원을 받으며, 레바논과 여타 시아파 교도의 기부를 받고 있다. 레바논은 지난 몇 년 동안 군사력을 크게
    증강하였다. 2008년 6월 유엔에서 이스라엘이 레바논 영토에서 철수할 것을 보장하였지만,

    그해 8월 레바논의 새 내각은 만장일치로 헤즈볼라를 무장 단체로 인정하며 "점령지을 회복하는" 권리를 보장하는 정책안에 승인하였다. 1992년
    이래 헤즈볼라는 하산 나스랄라 사무총장이 이끌고 있다.'
  - 193년(초평 4년) 원술이 남양군을 잃고 구강군 일대에 새로운 거점을 마련하였다. 교유와 장훈은 원술의 핵심 장수가 되었다. 197년(건안
    2년) 황제를 참칭한 원술은 서주목 여포와의 관계가 걷잡을 수 없이 악화되자 장훈, 교유, 한섬, 양봉 등에게 수만 명의 대군을 줘 일곱 길에서
    밀고 올라가게 했다. 진규는 한섬·양봉과 원술의 관계가 긴밀하지 않은 것을 알아채고 그 둘을 구슬릴 것을 제안하였다. 여포군이 응전하여 장훈군과의
    거리가 100보가량 되었을 때 한섬과 양봉도 돌아서서 장훈군을 동시에 타격하였다. 그 탓에 대패하여 살상되거나 물에 빠져 죽은 자를 이루 헤아릴
    수 없었으며 교유는 사로잡히고 말았다. 9월(음력), 원술이 진국을 침입하였다. 연주목 조조가 몸소 응징에 나섰고 원술은 장훈과 이풍, 양강,
    악취, 그리고 복귀한 교유를 남겨두고 돌아갔다. 호현(苦縣) 부근에서 참패하여 장훈만 가까스로 퇴각하고 교유는 다른 세 장수와 같이 목숨을
    잃었다.
- source_sentence: 데이비드 베컴과 빅토리아 베컴의 결혼식 비용은 얼마였나요?
  sentences:
  - 2007년 6월 14일, 베컴은 뉴욕의 삭스 피프스 에비뉴와 콜라보레이션으로 DVB 데님 브랜드를 런칭하고, 또한 그녀의 아이웨이(선글라스)
    범위도 출시하며 미국에서 첫 공개를 하였다. 같은 달, 베컴은 세계 최대 졸업 이벤트인 런던 연간 졸업 패션위크(London's annual
    Graduate Fashion Week)에 글렌다 베일리(하퍼스 바자의 편집장)와 랑방의 디렉터 알버 엘바즈와 함께 심사위원으로 첫 등장했고,
    20,000 파운드의 가치의 리버 아일랜드 골드상을 수상자를 선택했다. 2007년 8월, 그녀의 남편 데이비드 베컴과 수년에 걸쳐 도입한 20개
    이상의 향수 중 하나로, 미국의 뷰티그룹 코티와 라이센싱 계약을 맺고 인티미틀리 베컴 향수를 런칭해 미국 상점에 출시했다. 2007년 9월,
    그녀는 코스메틱 브랜드 브이-스컬프트(V-Sculpt)를 도쿄에 런칭했다. 2007년, LA 갤럭시 기자 회견이 열리는 외관에서, 베컴은 롤랑
    뮤레의 '문 드레스'와 그녀의 브랜드를 대중화하는데 인정을 받았으며, 베컴은 또한 마크 제이콥스의 2008 봄 콜렉션 캠페인 모델로 발탁 되었다.
  - 오대로는 도요토미 히데요시가 그의 사후, 아들인 히데요리를 다섯명의 대로(大老)가 보좌하여 합의제도를 두는 것으로, 도쿠가와 이에야스의 전횡을
    막고자 하는 생각으로 만들어진 것이었으나, 이에야스의 계속되는 맹약 위반으로 인해 유명무실화되었다. 단, 마에다 도시이에의 병사 이전까지는
    이에야스의 전횡 그 자체는 막지는 못하였으나, 히데요리의 후견인 역할로 이에야스를 견제하며 오사카(大坂)의 침공을 막는 역할을 하였다.
  - 1999년 7월 4일, 둘은 아일랜드 루트를스턴 성에서 결혼식을 열었다. 베컴의 동료 게리 네빌이 베컴측을 도왔고, 부부의 신생 아들 브루클린이
    반지를 가져왔다. 대중매체는 결혼식 출입이 제한되었는데, 이는 베컴이 "OK! 매거진"과 독점 계약을 맺은 데에 있었지만, 신문사는 황금 옥좌에
    앉은 부부의 사진을 확보할 수 있었다. 437명의 인력이 결혼식에 동원되었고, 약 £500,000의 경비가 든 것으로 보도되었다.
- source_sentence: 쿠바 혁명은 언제 일어났나요?
  sentences:
  - 1895년, 쿠바의 스페인 식민지에서 스페인에 대항한 소규모 무장 봉기가 일어났다. 이 쿠바 리브레(Cuba Libre) 반란군은 미국을 포함한
    외부 단체로부터 재정 지원을 받아들였다. 1896년 쿠바에 새로 부임한 발레리아노 웨일러 장군은 반란군의 보급로를 차단하고자 일반 쿠바 민중들을
    반란군과 격리시키는 방법으로 반란을 진압하려고 하였다. 1897년 말, 30만명 이상의 쿠바인들이 스페인군이 지키는 집단수용소로 강제이주를
    당했다. 이 수용소는 배고픔과 질병의 소굴이 되었고 10만명 이상이 목숨을 잃었다. 쿠바 출신 국외이주자들에 의하여 미국 내에서 벌어진 전쟁
    선동은 고국의 동포에 대한 웨일러의 비인간적인 행위를 공격하였고, 미국인들로부터 폭넓은 동정심을 받았다.
  - 쿠바 혁명(1953년 7월 26일 ~ 1959년 1월 1일)은 젊은 변호사 피델 카스트로, 에르네스토 게바라, 라울 카스트로 등의 사회주의
    혁명가들이 두 차례에 걸친 무장 투쟁을 벌여 1959년 1월 1일 완수한 혁명을 말한다. 7월 26일단과 혁명 조직들이 당시 정치적 부패와
    사회적 불공평으로 점절된 풀헨시오 바티스타 장군의 독재 정권을 전복하여 쿠바는 사회주의 국가가 되었다. 또 "쿠바 혁명"이란 표현은 독재 정부를
    뒤엎은 뒤 들어선 새 정부가 마르크스주의 정책 등 사회/정치적 계획을 실행한 과정을 일컫기도 한다. 즉, 이후 두차례에 걸쳐 실시된 토지개혁(1959년
    5월, 1963년 10월)과 산업국유화(1960년 10월)도 쿠바 혁명에 포함될 수 있다.
  - "서울고등학교에서 수학했으며 서울대학교 법학과에서 학사 학위를 받았다. 이후 서울대학교와 경원대학교에서 각각 행정학 석·박사 학위를 취득했다.\
    \ \n1984년에 저서로 '공정거래백서'를 낸 적이 있다. 한편 사무관 시절에는 공정거래실에서 근무하면서 초기에 공정거래법이 뿌리를 내리는\
    \ 데 역할을 하였다."
- source_sentence: 메이지 유신 시기에 폐번치현이 언제 단행되었나요?
  sentences:
  - 메이지 4년（1871년）2월, 산조 저택에 이와쿠라, 오쿠보, 사이고, 기도, 이타가키등 정부 수뇌가 모여 폐번치현에 대비하여 번의 지휘권에
    속하지 않는 천황 직속의 고신베이를 만들 필요가 있다는 의견에 일치. 사쓰마, 조슈, 도사의 세 번에 병사를 두도록 명하여, 8000명의 병사가
    급히 조직되었다. 7월 14일 메이지 천황이 전 지사를 고쿄로 불러내어, 폐번치현을 선고하였다. 정부의 예상과는 달리 모든 지사가 찬동하여
    염려하였던 저항이나 반항은 전혀 보이지 않았고, 이 날로 '번'은 하나도 남지 않고 일본에서 소멸되었다. 영지를 잃은 ‘다이묘’들은 전원 도쿄로
    소집되어, 화족으로써의 책무를 다한 것이 되었다. 이리하여 일본은 하나의 국가, 한사람의 원수의 아래에 근대통일국가로써 시작하게 되었다.
  - 메이지 원년(1868년) 보신 전쟁 때, 미쓰카이치 번은 시바타 번과 행동을 함께 했다. 이듬해 판적봉환이 이루어지면서 노리타다는 미쓰카치이
    번지사가 되었고, 메이지 4년(1871년) 7월 14일 폐번치현으로 면직되었다. 미쓰카이치 번도 이때 폐지되어 미쓰카이치 현이 되었다가, 같은해
    11월 20일, 니가타현에 편입되었다.
  - 구스타브는 1604년 계승 협정에 의하여 왕조를 상속받고, 1611년 12월 뉘셰핑에서 자신의 청년 나이에 불구하고 국왕으로 인정되었다. 다른
    손에 그는 의회와 계급에 확실한 권력들을 양도하는 데 강요되었다.
---

# SentenceTransformer based on BAAI/bge-m3

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3). It maps sentences & paragraphs to a 1024-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:** [BAAI/bge-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) <!-- at revision 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 -->
- **Maximum Sequence Length:** 1024 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)

### Full Model Architecture

```
SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 1024, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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("seongil-dn/bge-m3")
# Run inference
sentences = [
    '메이지 유신 시기에 폐번치현이 언제 단행되었나요?',
    "메이지 4년（1871년）2월, 산조 저택에 이와쿠라, 오쿠보, 사이고, 기도, 이타가키등 정부 수뇌가 모여 폐번치현에 대비하여 번의 지휘권에 속하지 않는 천황 직속의 고신베이를 만들 필요가 있다는 의견에 일치. 사쓰마, 조슈, 도사의 세 번에 병사를 두도록 명하여, 8000명의 병사가 급히 조직되었다. 7월 14일 메이지 천황이 전 지사를 고쿄로 불러내어, 폐번치현을 선고하였다. 정부의 예상과는 달리 모든 지사가 찬동하여 염려하였던 저항이나 반항은 전혀 보이지 않았고, 이 날로 '번'은 하나도 남지 않고 일본에서 소멸되었다. 영지를 잃은 ‘다이묘’들은 전원 도쿄로 소집되어, 화족으로써의 책무를 다한 것이 되었다. 이리하여 일본은 하나의 국가, 한사람의 원수의 아래에 근대통일국가로써 시작하게 되었다.",
    '메이지 원년(1868년) 보신 전쟁 때, 미쓰카이치 번은 시바타 번과 행동을 함께 했다. 이듬해 판적봉환이 이루어지면서 노리타다는 미쓰카치이 번지사가 되었고, 메이지 4년(1871년) 7월 14일 폐번치현으로 면직되었다. 미쓰카이치 번도 이때 폐지되어 미쓰카이치 현이 되었다가, 같은해 11월 20일, 니가타현에 편입되었다.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# 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.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

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

<!--
### Recommendations

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

## Training Details

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

- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `learning_rate`: 0.0001
- `adam_epsilon`: 1e-07
- `num_train_epochs`: 1
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `dataloader_drop_last`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

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

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 8
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 8
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 0.0001
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-07
- `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`: False
- `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`: True
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`: 
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

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

| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.0018 | 1    | 0.9287        |
| 0.0035 | 2    | 0.8795        |
| 0.0053 | 3    | 0.7323        |
| 0.0071 | 4    | 0.8168        |
| 0.0088 | 5    | 0.8891        |
| 0.0106 | 6    | 0.8382        |
| 0.0124 | 7    | 0.751         |
| 0.0142 | 8    | 0.8765        |
| 0.0159 | 9    | 0.6881        |
| 0.0177 | 10   | 0.7446        |
| 0.0195 | 11   | 0.5825        |
| 0.0212 | 12   | 0.6931        |
| 0.0230 | 13   | 0.6806        |
| 0.0248 | 14   | 0.5909        |
| 0.0265 | 15   | 0.7772        |
| 0.0283 | 16   | 0.618         |
| 0.0301 | 17   | 0.6316        |
| 0.0318 | 18   | 0.5642        |
| 0.0336 | 19   | 0.4686        |
| 0.0354 | 20   | 0.5431        |
| 0.0372 | 21   | 0.6239        |
| 0.0389 | 22   | 0.6386        |
| 0.0407 | 23   | 0.7793        |
| 0.0425 | 24   | 0.4454        |
| 0.0442 | 25   | 0.4976        |
| 0.0460 | 26   | 0.5601        |
| 0.0478 | 27   | 0.5978        |
| 0.0495 | 28   | 0.5229        |
| 0.0513 | 29   | 0.536         |
| 0.0531 | 30   | 0.5151        |
| 0.0548 | 31   | 0.6601        |
| 0.0566 | 32   | 0.7382        |
| 0.0584 | 33   | 0.4538        |
| 0.0602 | 34   | 0.4374        |
| 0.0619 | 35   | 0.5382        |
| 0.0637 | 36   | 0.6438        |
| 0.0655 | 37   | 0.6456        |
| 0.0672 | 38   | 0.4794        |
| 0.0690 | 39   | 0.5547        |
| 0.0708 | 40   | 0.5454        |
| 0.0725 | 41   | 0.6481        |
| 0.0743 | 42   | 0.4435        |
| 0.0761 | 43   | 0.5318        |
| 0.0778 | 44   | 0.6393        |
| 0.0796 | 45   | 0.5986        |
| 0.0814 | 46   | 0.5288        |
| 0.0831 | 47   | 0.4729        |
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</details>

### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.2.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.3.1+cu121
- Accelerate: 1.1.1
- Datasets: 2.21.0
- Tokenizers: 0.19.1

## Citation

### BibTeX

#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```

#### 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.*
-->