sentence-transformers safetensors bert sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:690000 loss:LoggingBAS arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment base_model:finetune:Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:690000
- loss:LoggingBAS
widget:
- source_sentence: اول كان من أفضل البنوك ..الان من افشل البنوك لا في نسبة القروض
    ولا في البطاقات الإئتمانية وتغذية المحافظ الرقمية ولا في تعليق التطبيق ولا في
    تمويل تأجير السيارات..بصراحة ندمت اني كنت عميل له لسنوات
  sentences:
  - والله كل ماشفت لكزس قلبي يطق من فرحه عليها يارب ترزقني مثلها اركبها أنا وأمي 🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍🤍
  - للاسف تعامل غير جيد في سياسة الاستبدال بسبب ضاغط العطر عطلان من بداية استخدامة
  - ليتكم تشيلون الموسيقى و وصور الحريم الموجودة في الحساب وشكرا
- source_sentence: "البنك الاهلي يحب الظهور في منصات الاعلام وهو اسوء بنك من ناحية\
    \ المصداقية وتعامل مع العملاء \nوالعروض الي اغلبها وهميه"
  sentences:
  - بنك فاشل والي يخلي راتبه عليه فاشل فوق انك تنزل الراتب متأخر تطبيقكم الزفت خربان
    والله صدق الي سماكم بنك الشيبان
  - كيف شلون
  - جاتني حواله على حسابي وجاني الرسايل النصيه بالحواله بس ادخل الحساب ما انضافت لمجموع
    الرصيد وبعدها بساعه دخلت الاقي ان كل عمليه التحويل انحذفت مع انها كانت موجوده
    ايش المشكله ؟؟؟
- source_sentence: صراحه كنت اشتريها لكن اختياركم غير موفق لمسى وعتزلتها بدون عنصيريه
    لكن رايي الشخصي
  sentences:
  - السلام عليكم ورحمة الله وبركاته طلعت فيزا سفر بلس إلكترونية ولي ٤ أيام أحاول أفعلها
    كو راضية تتفعل ياليت تحلوا هالمشكلة
  - الطلب له اكثر من سنه ويوجد من طلب بعدي و استلم ، مع العلم اول سيارة اطلبها من
    الشركة ، هل فيه سبب مقنع للانتظار اكثر من سنه !!؟
  - السلام عليكم. رواتب موظفي الراجحي تاريخ كم تنزل من كل شهر وهل هو تاريخ ثابت او
    كل شهر بتاريخ
- source_sentence: "عود ارين مستخرج من جزيره ارين في دوله اندونيسيا حيث يتم انتقاء\
    \ العود بعنايه لتغير رائحه المكان \n\U0001F44C \U0001F338\n\n#حاضر_وموجود\n،،\n\
    .. \n\n.. \n\n.. \n\n.. \nيارب \U0001F932\U0001F3FB"
  sentences:
  - تكفى يا يزيد ابوس رجولك راسلني خاص اقسم بمن احل القسم انها ضاقت بي الارض و السما
    تكفى احتاج مساعدتك
  - كيف اعرف تاريخ تجديد رخصة القيادة ؟ كيف اطلع ورقة بتاريخ اصدار الرخصة القيادة
    ؟ شركة التامين تطالبني متى جددت الرخصة للمطالبه بمبلغ حادث .
  - "يارب من نصيبي \nيارب يارب يارب\nعلى الاقل آخذ فيها بيت \nأو أسدد إلتزاماتي"
- source_sentence: جميل ويتناسب مع جمال تصاميمكم ومنتجاتكم اوفسايد 😘💐
  sentences:
  - بكم مليون؟؟
  - يعني راح تتوفر قريبًا ان شاء الله ؟؟
  - 'والتقديم ع الاداري متى؟؟؟؟؟؟؟؟

    شوضعهم حاجزينها واسطات؟؟؟

    اختبرنا اختبارات الرخصةوماجانا قبول عشان مافي تربوي

    واختبرنا قدرة معرفية عشان الادارية،واللي يطرحونه(لاتناسب مؤهلاتك).

    واداري التعليم مايفتحونه اصلا!!

    وش تبونا نشتغل؟؟

    شغل مختلط؟؟

    والا خدمة عملاء؟؟

    والا فرّاشات لاسمح الله؟'
---

# SentenceTransformer based on Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment](https://huggingface.co/Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment). 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:** [Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment](https://huggingface.co/Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-sentiment) <!-- at revision db063587f876d5abcf6cdeed70648fc76a30349f -->
- **Maximum Sequence Length:** 35 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

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

### Full Model Architecture

```
SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 35, '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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'جميل ويتناسب مع جمال تصاميمكم ومنتجاتكم اوفسايد 😘💐',
    'يعني راح تتوفر قريبًا ان شاء الله ؟؟',
    'بكم مليون؟؟',
]
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.*
-->

<!--
## 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

#### Unnamed Dataset


* Size: 690,000 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence_0                                                                        | sentence_1                                                                        | label                                                           |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                            | float                                                           |
  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 19.71 tokens</li><li>max: 35 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 23.62 tokens</li><li>max: 35 tokens</li></ul> | <ul><li>min: -1.0</li><li>mean: 0.13</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                                                                                              | sentence_1                                                                                                                                                                                                               | label             |
  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------|
  | <code>انشهد</code>                                                                                                                      | <code>ماهي غريبه عليكم الإبداع صراحه ❤️🇾🇪❤️<br>- باذن الله اني أفوز بالتيشيرت 🇾🇪</code>                                                                                                                                  | <code>1.0</code>  |
  | <code>ماشاء الله على التصوير والسيارة والمكان😍</code>                                                                                   | <code>-/<br><br>-/<br><br>-/<br>-/<br><br>-/<br><br>-/<br><br>-/عود ارين مستخرج من جزيره ارين في دوله اندونيسيا حيث يتم انتقاء العود بعنايه لتغير رائحه المكان <br>👌 🌸<br><br>#حاضر_وموجود<br>،،<br>،،<br>يارب 🤲🏻</code> | <code>1.0</code>  |
  | <code>عود ارين مستخرج من جزيره ارين في دوله اندونيسيا حيث يتم انتقاء العود بعنايه لتغير رائحه المكان <br>👌👌👌😍…..<br>#حاضر_وموجود</code> | <code>السلام بالله عندي سهم المطاحن الحديثه شلون ابيعه من تطبيق راجحي ؟</code>                                                                                                                                           | <code>-1.0</code> |
* Loss: <code>__main__.LoggingBAS</code> with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

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

- `per_device_train_batch_size`: 256
- `per_device_eval_batch_size`: 256
- `num_train_epochs`: 2
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

#### 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`: 256
- `per_device_eval_batch_size`: 256
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_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
- `num_train_epochs`: 2
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: 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`: 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
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.1855 | 500  | 5.5343        |
| 0.3709 | 1000 | 5.3578        |
| 0.5564 | 1500 | 5.311         |
| 0.7418 | 2000 | 5.2962        |
| 0.9273 | 2500 | 5.2912        |
| 1.1128 | 3000 | 5.2856        |
| 1.2982 | 3500 | 5.2854        |
| 1.4837 | 4000 | 5.2815        |
| 1.6691 | 4500 | 5.2774        |


### Framework Versions
- Python: 3.10.13
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.41.2
- PyTorch: 2.1.2
- Accelerate: 0.32.1
- Datasets: 2.19.2
- 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",
}
```

#### LoggingBAS
```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.*
-->