FAQ-Ai-Assistant-V2

CrossEncoder based on MatMulMan/araelectra-base-discriminator-tydi-tafseer-pairs

This is a Cross Encoder model finetuned from MatMulMan/araelectra-base-discriminator-tydi-tafseer-pairs using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

• Model Type: Cross Encoder
• Base model: MatMulMan/araelectra-base-discriminator-tydi-tafseer-pairs <!-- at revision 7085ca8be3d1c45e2ce57f3d5dfb4c918ac1a37b -->
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Number of Output Labels: 1 label

<!-- - **Training Dataset:** Unknown --> <!-- - **Language:** Unknown --> <!-- - **License:** Unknown -->

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Documentation: Cross Encoder Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Cross Encoders on Hugging Face

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 CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cross_encoder_model_id")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['بعد ستة أيام شغل ورا بعض، المفروض آخد راحة قد إيه في الأسبوع؟', '24 ساعة متصلة (يعني يوم كامل).'],
    ['إيه هي الحقوق والميزات اللي القانون الجديد للشغل بيديها للستات الحوامل بالتحديد؟', 'ممكن بس بشرطين: ما يزيدش عن 48 ساعة في الأسبوع (من غير حساب الراحة). يتم احتساب الساعات الزايدة كعمل إضافي ويتحسب لها أجر أعلى.'],
    ['حد من الصحة بييجي يتأكد من سلامة المستشفى اللي بنشتغل فيها؟ (يستخدم كلمة "سلامة" للتعبير عن الجودة)', 'أيوه، في مفتشين من وزارة الصحة أو هيئة السلامة المهنية بيزوروا المستشفيات والمنشآت الصحية علشان يتأكدوا من التزامها بشروط السلامة والصحة المهنية.'],
    ['لو خدت إجازة في الفترة دي، ده هيقلل من رصيد إجازتي السنوية العادية، ولا ده وضع مختلف ومش هياثر عليها؟', 'أيوه، التأمين الصحي بيغطي الأمراض والإصابات اللي بتحصل أثناء الشغل أو بسبب ظروف الشغل. وفيه حاجة اسمها "إصابة عمل"، ودي بيكون ليها علاج وتعويض خاص.'],
    ['يعني العقد لازم يبقى عربي بس، حتى لو الشركة اللي طرف فيه مش مصرية؟ ولا ممكن يكون بلغتهم برضه؟', 'الحد الأدنى بيتحدد سنويًا بقرار من الهيئة العامة للتأمينات. في 2025، الحد الأدنى حوالي 1700 جنيه، والحد الأقصى وصل لـ11200 جنيه، وده بيزيد تدريجيًا كل سنة.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'بعد ستة أيام شغل ورا بعض، المفروض آخد راحة قد إيه في الأسبوع؟',
    [
        '24 ساعة متصلة (يعني يوم كامل).',
        'ممكن بس بشرطين: ما يزيدش عن 48 ساعة في الأسبوع (من غير حساب الراحة). يتم احتساب الساعات الزايدة كعمل إضافي ويتحسب لها أجر أعلى.',
        'أيوه، في مفتشين من وزارة الصحة أو هيئة السلامة المهنية بيزوروا المستشفيات والمنشآت الصحية علشان يتأكدوا من التزامها بشروط السلامة والصحة المهنية.',
        'أيوه، التأمين الصحي بيغطي الأمراض والإصابات اللي بتحصل أثناء الشغل أو بسبب ظروف الشغل. وفيه حاجة اسمها "إصابة عمل"، ودي بيكون ليها علاج وتعويض خاص.',
        'الحد الأدنى بيتحدد سنويًا بقرار من الهيئة العامة للتأمينات. في 2025، الحد الأدنى حوالي 1700 جنيه، والحد الأقصى وصل لـ11200 جنيه، وده بيزيد تدريجيًا كل سنة.',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

<!-- ### 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: 34,420 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: 30 characters</li><li>mean: 108.55 characters</li><li>max: 275 characters</li></ul>	<ul><li>min: 19 characters</li><li>mean: 140.71 characters</li><li>max: 399 characters</li></ul>	<ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.2</li><li>max: 1.0</li></ul>

• Samples:

  sentence_0	sentence_1	label
  <code>بعد ستة أيام شغل ورا بعض، المفروض آخد راحة قد إيه في الأسبوع؟</code>	<code>24 ساعة متصلة (يعني يوم كامل).</code>	<code>1.0</code>
  <code>إيه هي الحقوق والميزات اللي القانون الجديد للشغل بيديها للستات الحوامل بالتحديد؟</code>	<code>ممكن بس بشرطين: ما يزيدش عن 48 ساعة في الأسبوع (من غير حساب الراحة). يتم احتساب الساعات الزايدة كعمل إضافي ويتحسب لها أجر أعلى.</code>	<code>0.0</code>
  <code>حد من الصحة بييجي يتأكد من سلامة المستشفى اللي بنشتغل فيها؟ (يستخدم كلمة "سلامة" للتعبير عن الجودة)</code>	<code>أيوه، في مفتشين من وزارة الصحة أو هيئة السلامة المهنية بيزوروا المستشفيات والمنشآت الصحية علشان يتأكدوا من التزامها بشروط السلامة والصحة المهنية.</code>	<code>1.0</code>

• Loss: <code>BinaryCrossEntropyLoss</code> with these parameters:

  {
      "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
      "pos_weight": null
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• num_train_epochs: 10
• disable_tqdm: True

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: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 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: 10
• 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: True
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• hub_revision: None
• 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
• 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
• liger_kernel_config: None
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

</details>

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.11.13
• Sentence Transformers: 4.1.0
• Transformers: 4.54.0
• PyTorch: 2.6.0+cu124
• Accelerate: 1.9.0
• Datasets: 4.0.0
• Tokenizers: 0.21.2

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",
}

<!-- ## 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.* -->