SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-small. It maps sentences & paragraphs to a 384-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: intfloat/multilingual-e5-small
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 384 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("vkimbris/e5-small-federallaws")
# Run inference
sentences = [
    'Как систематизировать и отслеживать исполнение обязательств России в рамках стратегического партнерства с Монголией согласно ратифицированному договору?',
    ' \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Договора о дружественных отношениях и всеобъемлющем стратегическом партнерстве между Российской Федерацией и Монголией\n \nПринят Государственной Думой 23 июня 2020 года\nОдобрен Советом Федерации 8 июля 2020 года\n \nРатифицировать <ref nd="102913749"> Договор </ref> о дружественных отношениях и всеобъемлющем стратегическом партнерстве между Российской Федерацией и Монголией, подписанный в городе Улан-Баторе 3 сентября 2019 года.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n13 июля 2020 года\n№ 198-ФЗ\n ',
    ' \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Договора между Российской Федерацией и Монголией о правовой помощи и правовых отношениях по гражданским и уголовным делам и Протокола к Договору между Российской Федерацией и Монголией о правовой помощи и правовых отношениях по гражданским и уголовным делам от 20 апреля 1999 г.\n \nПринят Государственной Думой 3 октября 2007 года\nОдобрен Советом Федерации 17 октября 2007 года\n \nРатифицировать Договор между Российской Федерацией и Монголией о правовой помощи и правовых отношениях по гражданским и уголовным делам, подписанный в городе Улан-Баторе 20 апреля 1999 года, и Протокол к Договору между Российской Федерацией и Монголией о правовой помощи и правовых отношениях по гражданским и уголовным делам от 20 апреля 1999 г., подписанный в городе Улан-Баторе 12 сентября 2002 года.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n30 октября 2007 года\n№ 236-ФЗ\n ',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 1,334 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 2 tokens mean: 35.86 tokens max: 62 tokens	min: 92 tokens mean: 169.55 tokens max: 298 tokens	min: 100 tokens mean: 184.84 tokens max: 279 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`Какие бизнес-процессы в информационных системах социального обеспечения необходимо адаптировать в связи с ратификацией договора о сотрудничестве между РФ и Республикой Беларусь?`	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Договора между Российской Федерацией и Республикой Беларусь о сотрудничестве в области социального обеспечения Принят Государственной Думой 10 ноября 2006 года Одобрен Советом Федерации 24 ноября 2006 года Ратифицировать Договор между Российской Федерацией и Республикой Беларусь о сотрудничестве в области социального обеспечения, подписанный в городе Санкт-Петербурге 24 января 2006 года. Президент Российской Федерации В.Путин Москва, Кремль 7 декабря 2006 года № 227-ФЗ	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения между Российской Федерацией и Республикой Беларусь о взаимодействии в области радиоэлектронной борьбы Принят Государственной Думой 20 мая 2011 года Одобрен Советом Федерации 25 мая 2011 года Ратифицировать Соглашение между Российской Федерацией и Республикой Беларусь о взаимодействии в области радиоэлектронной борьбы, подписанное в городе Москве 10 декабря 2009 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 3 июня 2011 года № 112-ФЗ
`Какие системы или базы данных необходимо обновить для отражения новых консульских процедур после ратификации Конвенции между РФ и Бангладеш?`	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Консульской конвенции между Российской Федерацией и Народной Республикой Бангладеш Принят Государственной Думой 17 октября 2008 года Одобрен Советом Федерации 27 октября 2008 года Ратифицировать Консульскую конвенцию между Российской Федерацией и Народной Республикой Бангладеш, подписанную в городе Москве 3 сентября 2007 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 8 ноября 2008 года № 198-ФЗ	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Индии о мерах по охране технологий в связи с сотрудничеством в области исследования и использования космического пространства в мирных целях и в создании и эксплуатации средств выведения и наземной космической инфраструктуры Принят Государственной Думой 8 декабря 2022 года Одобрен Советом Федерации 14 декабря 2022 года Ратифицировать Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Индии о мерах по охране технологий в связи с сотрудничеством в области исследования и использования космического пространства в мирных целях и в создании и эксплуатации средств выведения и наземной космической инфраструктуры, подписанное в городе Москве и городе Бангалоре 1 декабря 2021 года. Президент Российской Федерации В.Путин Москва, Кремль 19 декабря 2022 года № 526-ФЗ
`Какие технические требования необходимо учесть при разработке системы для обеспечения контроля уплаты различных видов таможенных пошлин при транзитных перевозках товаров?`	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения об особенностях применения обеспечения исполнения обязанности по уплате таможенных пошлин, налогов, специальных, антидемпинговых, компенсационных пошлин при перевозке (транспортировке) товаров в соответствии с таможенной процедурой таможенного транзита Принят Государственной Думой 18 октября 2022 года Одобрен Советом Федерации 19 октября 2022 года Ратифицировать Соглашение об особенностях применения обеспечения исполнения обязанности по уплате таможенных пошлин, налогов, специальных, антидемпинговых, компенсационных пошлин при перевозке (транспортировке) товаров в соответствии с таможенной процедурой таможенного транзита, подписанное в городе Москве 19 апреля 2022 года. Президент Российской Федерации В.Путин Москва, Кремль 20 октября 2022 года № 400-ФЗ	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения об основаниях, условиях и порядке изменения сроков уплаты таможенных пошлин Принят Государственной Думой 24 сентября 2010 года Одобрен Советом Федерации 29 сентября 2010 года Ратифицировать Соглашение об основаниях, условиях и порядке изменения сроков уплаты таможенных пошлин, подписанное в городе Санкт-Петербурге 21 мая 2010 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 4 октября 2010 года № 268-ФЗ

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 149 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 149 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 24 tokens mean: 36.17 tokens max: 58 tokens	min: 92 tokens mean: 167.07 tokens max: 276 tokens	min: 102 tokens mean: 186.04 tokens max: 258 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`Какие информационные системы необходимо обновить в связи с ратификацией Соглашения о миротворческой деятельности ОДКБ?`	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения о миротворческой деятельности Организации Договора о коллективной безопасности Принят Государственной Думой 26 декабря 2008 года Одобрен Советом Федерации 29 декабря 2008 года Ратифицировать Соглашение о миротворческой деятельности Организации Договора о коллективной безопасности, подписанное в городе Душанбе 6 октября 2007 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 30 декабря 2008 года № 299-ФЗ	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Протокола о внесении изменений в Соглашение о миротворческой деятельности Организации Договора о коллективной безопасности от 6 октября 2007 года Принят Государственной Думой 5 апреля 2022 года Одобрен Советом Федерации 13 апреля 2022 года Ратифицировать Протокол о внесении изменений в Соглашение о миротворческой деятельности Организации Договора о коллективной безопасности от 6 октября 2007 года, подписанный в городе Душанбе 16 сентября 2021 года. Президент Российской Федерации В.Путин Москва, Кремль 16 апреля 2022 года № 94-ФЗ
`Какие информационные системы должны быть адаптированы или разработаны для обеспечения соответствия требованиям Конвенции о безопасности обращения с радиоактивными отходами?`	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Объединенной конвенции о безопасности обращения с отработавшим топливом и о безопасности обращения с радиоактивными отходами Принят Государственной Думой 21 октября 2005 года Одобрен Советом Федерации 26 октября 2005 года Ратифицировать Объединенную конвенцию о безопасности обращения с отработавшим топливом и о безопасности обращения с радиоактивными отходами, подписанную от имени Российской Федерации в городе Вене 27 января 1999 года. Президент Российской Федерации В.Путин Москва, Кремль 4 ноября 2005 года № 139-ФЗ	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения о порядке оперативного развертывания, применения и всестороннего обеспечения Коллективных сил быстрого развертывания Центральноазиатского региона коллективной безопасности Принят Государственной Думой 20 марта 2009 года Одобрен Советом Федерации 25 марта 2009 года Ратифицировать Соглашение о порядке оперативного развертывания, применения и всестороннего обеспечения Коллективных сил быстрого развертывания Центральноазиатского региона коллективной безопасности, подписанное в городе Минске 23 июня 2006 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 5 апреля 2009 года № 49-ФЗ
`Как я могу интегрировать в информационную систему требования по обмену данными между таможенными органами государств-членов в соответствии с ратифицированным Соглашением о взаимной административной помощи?`	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О ратификации Соглашения о взаимной административной помощи таможенных органов государств - членов таможенного союза Принят Государственной Думой 9 июля 2010 года Одобрен Советом Федерации 14 июля 2010 года Ратифицировать Соглашение о взаимной административной помощи таможенных органов государств - членов таможенного союза, подписанное в городе Санкт-Петербурге 21 мая 2010 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 27 июля 2010 года № 202-ФЗ	РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О присоединении Российской Федерации к Международной конвенции об упрощении и гармонизации таможенных процедур от 18 мая 1973 года в редакции Протокола о внесении изменений в Международную конвенцию об упрощении и гармонизации таможенных процедур от 26 июня 1999 года Принят Государственной Думой 20 октября 2010 года Одобрен Советом Федерации 27 октября 2010 года Присоединиться от имени Российской Федерации к Международной конвенции об упрощении и гармонизации таможенных процедур от 18 мая 1973 года в редакции Протокола о внесении изменений в Международную конвенцию об упрощении и гармонизации таможенных процедур от 26 июня 1999 года. Президент Российской Федерации Д.Медведев Москва, Кремль 3 ноября 2010 года № 279-ФЗ

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

{
    "scale": 20.0,
    "similarity_fct": "cos_sim"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

overwrite_output_dir: True
eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 256
learning_rate: 0.0002
warmup_steps: 20
seed: 21
load_best_model_at_end: True

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: True
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 256
per_device_eval_batch_size: 8
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: 0.0002
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 3
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
warmup_steps: 20
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: 21
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: 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
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: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Validation Loss
1.0	6	0.4047
2.0	12	0.1823
3.0	18	0.0846

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.49.0
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.4.0
Datasets: 3.3.2
Tokenizers: 0.21.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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

@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}
}

vkimbris
/

e5-small-federallaws

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

All Hyperparameters

Training Logs

Framework Versions

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

MultipleNegativesRankingLoss

Model tree for vkimbris/e5-small-federallaws