checkpoint

CrossEncoder based on aubmindlab/bert-base-arabertv02

This is a Cross Encoder model finetuned from aubmindlab/bert-base-arabertv02 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: aubmindlab/bert-base-arabertv02 <!-- at revision 016fb9d6768f522a59c6e0d2d5d5d43a4e1bff60 -->
• 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("yoriis/checkpoint")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['كم عاماً حكم السلطان سليمان القانوني الدولة العثمانية؟', 'شبه جزيرة تامان  () هي شبه جزيرة تقع في روسيا في إقليم كراسنودار كراي.'],
    ['من هو عمر الخيام؟', 'الرَّاغِب الأَصْفَهَاني (توفي 502 هـ / 1108 م) هو أديب وعالم، أصله من أصفهان، وعاش ببغداد. ألف عدة كتب في التفسير والأدب والبلاغة.[1]'],
    ['ما هى طريقة توزيع الذيل ؟', 'في الإحصاء والأعمال التجارية ، يمثل الذيل الطويل لبعض توزيعات الأرقام جزءًا من التوزيع بعدد كبير من التواجدات بعيدًا عن "الرأس" أو الجزء المركزي من التوزيع. يمكن أن يتضمن التوزيع شعبية ، وأعدادًا عشوائية لوقائع أحداث ذات احتمالات مختلفة ، إلخ. غالباً ما يستخدم المصطلح بشكل فضفاض ، بدون تعريف أو تعريف تعسفي ، لكن التعاريف الدقيقة ممكنة.'],
    ['أين كانت تقام بطولة كأس العالم المصغرة للأندية؟', 'أُقيم كأس العالم للأندية لأول مرة في 2000 ولم تقم بين 2001 و2004 بسبب انهيار شريكة الفيفا التسويقية. تُقام البطولة كل سنة منذ 2005. استضاف البطولةَ البرازيل واليابان والإمارات والمغرب.'],
    ['كم مدينة تحتوي رومانيا؟', 'ولاية ميلة تقع بالشمال الشرقي الجزائري تحدها شرقا ولاية قسنطينة  وغربا ولاية سطيف وولاية جيجل وجنوبا ولاية أم البواقي وولاية باتنة  وشمالا ولاية جيجل وولاية سكيكدة  تبلغ مساحتها  3,407\xa0كم² بتعداد سكاني قدّر(سنة 2008) بـ: 766,886 نسمة...أما الكثافة السكانية فبلغت 225 نسمة/كم² في نفس السنة.'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'كم عاماً حكم السلطان سليمان القانوني الدولة العثمانية؟',
    [
        'شبه جزيرة تامان  () هي شبه جزيرة تقع في روسيا في إقليم كراسنودار كراي.',
        'الرَّاغِب الأَصْفَهَاني (توفي 502 هـ / 1108 م) هو أديب وعالم، أصله من أصفهان، وعاش ببغداد. ألف عدة كتب في التفسير والأدب والبلاغة.[1]',
        'في الإحصاء والأعمال التجارية ، يمثل الذيل الطويل لبعض توزيعات الأرقام جزءًا من التوزيع بعدد كبير من التواجدات بعيدًا عن "الرأس" أو الجزء المركزي من التوزيع. يمكن أن يتضمن التوزيع شعبية ، وأعدادًا عشوائية لوقائع أحداث ذات احتمالات مختلفة ، إلخ. غالباً ما يستخدم المصطلح بشكل فضفاض ، بدون تعريف أو تعريف تعسفي ، لكن التعاريف الدقيقة ممكنة.',
        'أُقيم كأس العالم للأندية لأول مرة في 2000 ولم تقم بين 2001 و2004 بسبب انهيار شريكة الفيفا التسويقية. تُقام البطولة كل سنة منذ 2005. استضاف البطولةَ البرازيل واليابان والإمارات والمغرب.',
        'ولاية ميلة تقع بالشمال الشرقي الجزائري تحدها شرقا ولاية قسنطينة  وغربا ولاية سطيف وولاية جيجل وجنوبا ولاية أم البواقي وولاية باتنة  وشمالا ولاية جيجل وولاية سكيكدة  تبلغ مساحتها  3,407\xa0كم² بتعداد سكاني قدّر(سنة 2008) بـ: 766,886 نسمة...أما الكثافة السكانية فبلغت 225 نسمة/كم² في نفس السنة.',
    ]
)
# [{'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.* -->

Evaluation

Metrics

Cross Encoder Classification

• Dataset: eval
• Evaluated with <code>CrossEncoderClassificationEvaluator</code>

<!-- ## 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: 42,460 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: 10 characters</li><li>mean: 29.38 characters</li><li>max: 86 characters</li></ul>	<ul><li>min: 42 characters</li><li>mean: 474.79 characters</li><li>max: 3512 characters</li></ul>	<ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.32</li><li>max: 1.0</li></ul>

• Samples:

  sentence_0	sentence_1	label
  <code>كم عاماً حكم السلطان سليمان القانوني الدولة العثمانية؟</code>	<code>شبه جزيرة تامان () هي شبه جزيرة تقع في روسيا في إقليم كراسنودار كراي.</code>	<code>0.0</code>
  <code>من هو عمر الخيام؟</code>	<code>الرَّاغِب الأَصْفَهَاني (توفي 502 هـ / 1108 م) هو أديب وعالم، أصله من أصفهان، وعاش ببغداد. ألف عدة كتب في التفسير والأدب والبلاغة.[1]</code>	<code>0.0</code>
  <code>ما هى طريقة توزيع الذيل ؟</code>	<code>في الإحصاء والأعمال التجارية ، يمثل الذيل الطويل لبعض توزيعات الأرقام جزءًا من التوزيع بعدد كبير من التواجدات بعيدًا عن "الرأس" أو الجزء المركزي من التوزيع. يمكن أن يتضمن التوزيع شعبية ، وأعدادًا عشوائية لوقائع أحداث ذات احتمالات مختلفة ، إلخ. غالباً ما يستخدم المصطلح بشكل فضفاض ، بدون تعريف أو تعريف تعسفي ، لكن التعاريف الدقيقة ممكنة.</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

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 16
• per_device_eval_batch_size: 16
• num_train_epochs: 4
• fp16: True

All Hyperparameters

<details><summary>Click to expand</summary>

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• 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: 4
• 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: 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: 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.* -->