This is a sentence-transformers model finetuned from Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2. 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: Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 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, 'architecture': '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:

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("Monad-dz/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2-finetuned-titles-v1")
# Run inference
sentences = [
    'والفرع الثاني\nلكن حيث ان الإستئناف كان من طرف النيابة ضد الحكم القاضي بالبراءة وأن ما يتمسك به الطاعن هو مقرر لخصمه ولا يجوز له أن يتمسك به.',
    'طعن بالنقض',
    'ادخال في الخصومة',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[ 1.0000,  0.0398, -0.2231],
#         [ 0.0398,  1.0000,  0.1186],
#         [-0.2231,  0.1186,  1.0000]])

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 161,301 training samples
Columns: anchor, positive, and negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive negative
type string string string
details
min: 21 tokens
mean: 93.41 tokens
max: 324 tokens
min: 3 tokens
mean: 3.59 tokens
max: 5 tokens
min: 3 tokens
mean: 4.17 tokens
max: 11 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
حيث انه من المقرر قانون طبقا للمادة 207 من قانون الاجراءات المدنية و الادارية اذا وﺟـــد ارﺗــــﺒـــﺎط ﺑــــين خصومتين او اكثر معروضة اﻣـﺎم ﻧـﻔس اﻟﻘـﺎﺿي ﺟـﺎز ﻟﻪ ولحسن ﺳـﻴﺮ العدالة ضمها من تلقاء نفسه او بطلب من الخصوم و الفصل فيهما بحكم واحد.[object Object]حيث ثبت للجنة ان القضية رقم 9536/19 مرتبطة بالقضية رقم 9484/19 لاتحاد الاطراف و الطلب و لحسن العدالة يتعين ضمهما للحكم فيهما بقرار واحد.	`ضم القضايا`	`ضم ودمج العقوبات`
حيث انه من المقرر قانون طبقا للمادة 207 من قانون الاجراءات المدنية و الادارية اذا وﺟـــد ارﺗــــﺒـــﺎط ﺑــــين خصومتين او اكثر معروضة اﻣـﺎم ﻧـﻔس اﻟﻘـﺎﺿي ﺟـﺎز ﻟﻪ ولحسن ﺳـﻴﺮ العدالة ضمها من تلقاء نفسه او بطلب من الخصوم و الفصل فيهما بحكم واحد.[object Object]حيث ثبت للجنة ان القضية رقم 9536/19 مرتبطة بالقضية رقم 9484/19 لاتحاد الاطراف و الطلب و لحسن العدالة يتعين ضمهما للحكم فيهما بقرار واحد.	`ضم القضايا`	`طلبات`
حيث انه من المقرر قانون طبقا للمادة 207 من قانون الاجراءات المدنية و الادارية اذا وﺟـــد ارﺗــــﺒـــﺎط ﺑــــين خصومتين او اكثر معروضة اﻣـﺎم ﻧـﻔس اﻟﻘـﺎﺿي ﺟـﺎز ﻟﻪ ولحسن ﺳـﻴﺮ العدالة ضمها من تلقاء نفسه او بطلب من الخصوم و الفصل فيهما بحكم واحد.[object Object]حيث ثبت للجنة ان القضية رقم 9536/19 مرتبطة بالقضية رقم 9484/19 لاتحاد الاطراف و الطلب و لحسن العدالة يتعين ضمهما للحكم فيهما بقرار واحد.	`ضم القضايا`	`شهادة رقم الاعمال`

Loss: TripletLoss with these parameters:
json
1{ 2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE", 3 "triplet_margin": 0.4 4}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 58,482 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive negative
type string string string
details
min: 27 tokens
mean: 110.43 tokens
max: 364 tokens
min: 3 tokens
mean: 4.49 tokens
max: 5 tokens
min: 3 tokens
mean: 4.33 tokens
max: 16 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
و بناءا على طعن النائب العام رفضته المحكمة العليا موضوعا بقرارها المؤرخ في 20/03/2019. و اضاف بانه كان يقيم بفرنسا و له راتبا شهريا يقدر بـ 1200 يورو و بسبب ايداعه الحبس من 17/01/2017 الى 10/11/2017 فانه فقد عمله و توقف راتبه لمدة تعادل 33 شهر بما يعادل 42900 يورو. كما تعرض اثناء تواجده بالمؤسسة العقابية لانهيار عصبي و اغمي عليه مرتين . و ان من نتائج متابعته حجز سيارته من تاريخ 08/01/2017 الى غاية 04/06/2019 و قد دفع لادارة الجمارك مبلغ 25000 دج تكاليف المحشر كما دفع مبلغ 112000 دج ثمن تغيير عجلاتها الاربعة و مبلغ 60000 دج اتعاب المحامي الاول الاستاذ مرسلي و مبلغ 20000 دج اتعاب المحامية قرماط حياة.و عليه فانه يلتمس تعويضه مبلغ 6.000.000 دج تعويضا ماديا عن مدة وضعه تحت النظر و الحبس الاحتياطي و مبلغ 8.000.000 دج تعويض عن حرمانه من اجرته و الاضرار اللاحقة باسرته من جراء معانتها بسبب حبس معيلها الوحيد.	`حجز`	`جمارك`
و بناءا على طعن النائب العام رفضته المحكمة العليا موضوعا بقرارها المؤرخ في 20/03/2019. و اضاف بانه كان يقيم بفرنسا و له راتبا شهريا يقدر بـ 1200 يورو و بسبب ايداعه الحبس من 17/01/2017 الى 10/11/2017 فانه فقد عمله و توقف راتبه لمدة تعادل 33 شهر بما يعادل 42900 يورو. كما تعرض اثناء تواجده بالمؤسسة العقابية لانهيار عصبي و اغمي عليه مرتين . و ان من نتائج متابعته حجز سيارته من تاريخ 08/01/2017 الى غاية 04/06/2019 و قد دفع لادارة الجمارك مبلغ 25000 دج تكاليف المحشر كما دفع مبلغ 112000 دج ثمن تغيير عجلاتها الاربعة و مبلغ 60000 دج اتعاب المحامي الاول الاستاذ مرسلي و مبلغ 20000 دج اتعاب المحامية قرماط حياة.و عليه فانه يلتمس تعويضه مبلغ 6.000.000 دج تعويضا ماديا عن مدة وضعه تحت النظر و الحبس الاحتياطي و مبلغ 8.000.000 دج تعويض عن حرمانه من اجرته و الاضرار اللاحقة باسرته من جراء معانتها بسبب حبس معيلها الوحيد.	`حجز`	`مصاريف الزيارة`
و بناءا على طعن النائب العام رفضته المحكمة العليا موضوعا بقرارها المؤرخ في 20/03/2019. و اضاف بانه كان يقيم بفرنسا و له راتبا شهريا يقدر بـ 1200 يورو و بسبب ايداعه الحبس من 17/01/2017 الى 10/11/2017 فانه فقد عمله و توقف راتبه لمدة تعادل 33 شهر بما يعادل 42900 يورو. كما تعرض اثناء تواجده بالمؤسسة العقابية لانهيار عصبي و اغمي عليه مرتين . و ان من نتائج متابعته حجز سيارته من تاريخ 08/01/2017 الى غاية 04/06/2019 و قد دفع لادارة الجمارك مبلغ 25000 دج تكاليف المحشر كما دفع مبلغ 112000 دج ثمن تغيير عجلاتها الاربعة و مبلغ 60000 دج اتعاب المحامي الاول الاستاذ مرسلي و مبلغ 20000 دج اتعاب المحامية قرماط حياة.و عليه فانه يلتمس تعويضه مبلغ 6.000.000 دج تعويضا ماديا عن مدة وضعه تحت النظر و الحبس الاحتياطي و مبلغ 8.000.000 دج تعويض عن حرمانه من اجرته و الاضرار اللاحقة باسرته من جراء معانتها بسبب حبس معيلها الوحيد.	`حجز`	`محامي`

Loss: TripletLoss with these parameters:
json
1{ 2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE", 3 "triplet_margin": 0.4 4}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 640
per_device_eval_batch_size: 256
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 15
warmup_ratio: 0.1
bf16: True
load_best_model_at_end: True
push_to_hub: True
hub_model_id: Monad-dz/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2-finetuned-titles-v1

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 640
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
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 2e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1.0
num_train_epochs: 15
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
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: 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}
parallelism_config: None
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch_fused
optim_args: None
adafactor: False
group_by_length: False
length_column_name: length
project: huggingface
trackio_space_id: trackio
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: True
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: Monad-dz/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2-finetuned-titles-v1
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: no
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: True
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.3953	100	0.3022	0.1735
0.7905	200	0.1247	0.0909
1.1858	300	0.0868	0.0752
1.5810	400	0.0688	0.0658
1.9763	500	0.0588	0.0638
2.3715	600	0.0482	0.0584
2.7668	700	0.0429	0.0575
3.1621	800	0.038	0.0588
3.5573	900	0.0329	0.0567
3.9526	1000	0.0304	0.0563
4.3478	1100	0.026	0.0593
4.7431	1200	0.0239	0.0563
5.1383	1300	0.0221	0.0580
5.5336	1400	0.0192	0.0573
5.9289	1500	0.0183	0.0603
6.3241	1600	0.016	0.0601
6.7194	1700	0.0155	0.0606
7.1146	1800	0.0138	0.0626
7.5099	1900	0.0122	0.0617
7.9051	2000	0.0132	0.0614
8.3004	2100	0.0106	0.0633
8.6957	2200	0.0106	0.0603
9.0909	2300	0.01	0.0613
9.4862	2400	0.0086	0.0624
9.8814	2500	0.009	0.0667
10.2767	2600	0.0082	0.0668
10.6719	2700	0.0075	0.0654
11.0672	2800	0.0079	0.0684
11.4625	2900	0.0068	0.0651
11.8577	3000	0.0067	0.0680
12.2530	3100	0.0062	0.0650
12.6482	3200	0.006	0.0659
13.0435	3300	0.0061	0.0677
13.4387	3400	0.0055	0.0681
13.8340	3500	0.0058	0.0669
14.2292	3600	0.0053	0.0675
14.6245	3700	0.0052	0.0671

The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

Python: 3.12.3
Sentence Transformers: 5.2.0
Transformers: 4.57.3
PyTorch: 2.9.1+cu128
Accelerate: 1.12.0
Datasets: 4.4.1
Tokenizers: 0.22.1

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",
}

TripletLoss

bibtex

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 21 tokens mean: 93.41 tokens max: 324 tokens	min: 3 tokens mean: 3.59 tokens max: 5 tokens	min: 3 tokens mean: 4.17 tokens max: 11 tokens