This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. 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: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Maximum Sequence Length: 128 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': 128, 'do_lower_case': False, 'architecture': '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})
)

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("Albertdebeauvais/all-MiniLM-L6-v2_cotes")
# Run inference
sentences = [
    'Athènes. Bibliothèque nationale de Grèce, MS Metochion tou Panagiou Taphou, 380',
    'Bibliothèque nationale de Grèce, Métochion Saint-Sépulcre, MS 380',
    'Dupuy 620, BnF, Paris, France',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.5685, 0.1698],
#         [0.5685, 1.0000, 0.0392],
#         [0.1698, 0.0392, 1.0000]])

Evaluation

Metrics

Binary Classification

Datasets: eval and test
Evaluated with BinaryClassificationEvaluator

Metric	eval	test
cosine_accuracy	0.7658	0.7684
cosine_accuracy_threshold	0.5762	0.5759
cosine_f1	0.7487	0.7516
cosine_f1_threshold	0.5279	0.5303
cosine_precision	0.6304	0.6358
cosine_recall	0.9217	0.9189
cosine_ap	0.6199	0.6282
cosine_mcc	0.569	0.5714

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 1,620,956 training samples
Columns: text1, text2, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
text1 text2 label
type string string int
details
min: 7 tokens
mean: 17.77 tokens
max: 48 tokens
min: 5 tokens
mean: 16.58 tokens
max: 43 tokens
0: ~60.60%
1: ~39.40%

Samples:

text1	text2	label
`France, Paris. BnF, Esp. 182`	`France, Paris. BnF, Esp. 178`	`0`
`Germany, München. BSB, Cgm 6180(19)`	`Germany, München. BSB, Clm 6152(17)`	`0`
`Breslau. Universitätsbibliothek, I Q 470`	`Wrocław. BU, I Q 470`	`1`

Loss: AnglELoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "pairwise_angle_sim" 4}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 90,053 evaluation samples
Columns: text1, text2, and label
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
text1 text2 label
type string string int
details
min: 8 tokens
mean: 17.68 tokens
max: 33 tokens
min: 4 tokens
mean: 16.36 tokens
max: 33 tokens
0: ~61.60%
1: ~38.40%

Samples:

text1	text2	label
`France, Paris. AN, L 970 n.291`	`France, Paris. AN, L 968 n.289`	`0`
`Paris. Bibliothèque nationale de France, Département des manuscrits, Latin 17913`	`Paris, Bibliothèque nationale de France, Manuscrits, Latin, 17913`	`1`
`Melk (Austria). Benedictine Abbey, Cod. 215 (530, I 41)`	`Melk (Austria). Stift Melk, Cod. 207 (522, I 40)`	`0`

Loss: AnglELoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "pairwise_angle_sim" 4}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 160
per_device_eval_batch_size: 160
learning_rate: 3e-05
warmup_ratio: 0.05

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 160
per_device_eval_batch_size: 160
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: 3e-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: 3
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.05
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}
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
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
router_mapping: {}
learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	eval_cosine_ap	test_cosine_ap
-1	-1	-	-	0.2695	-
0.0012	6	17.7407	-	-	-
0.0024	12	17.4727	-	-	-
0.0036	18	17.6812	-	-	-
0.0047	24	17.4838	-	-	-
0.0059	30	16.8609	-	-	-
0.0071	36	15.9918	-	-	-
0.0083	42	16.1079	-	-	-
0.0095	48	15.2009	-	-	-
0.0107	54	14.1335	-	-	-
0.0118	60	13.4622	-	-	-
0.0130	66	13.9077	-	-	-
0.0142	72	13.1051	-	-	-
0.0154	78	12.3342	-	-	-
0.0166	84	11.574	-	-	-
0.0178	90	11.2123	-	-	-
0.0189	96	10.7256	-	-	-
0.0201	102	10.3735	-	-	-
0.0213	108	10.2721	-	-	-
0.0225	114	10.0795	-	-	-
0.0237	120	10.0062	-	-	-
0.0249	126	9.8791	-	-	-
0.0261	132	9.8257	-	-	-
0.0272	138	9.6345	-	-	-
0.0284	144	9.4986	-	-	-
0.0296	150	9.3519	-	-	-
0.0308	156	9.3631	-	-	-
0.0320	162	9.3134	-	-	-
0.0332	168	9.0499	-	-	-
0.0343	174	8.7576	-	-	-
0.0355	180	8.9293	-	-	-
0.0367	186	8.5636	-	-	-
0.0379	192	8.77	-	-	-
0.0391	198	8.2456	-	-	-
0.0403	204	8.4288	-	-	-
0.0415	210	7.9873	-	-	-
0.0426	216	8.0542	-	-	-
0.0438	222	7.7557	-	-	-
0.0450	228	8.7522	-	-	-
0.0462	234	8.739	-	-	-
0.0474	240	8.0652	-	-	-
0.0486	246	7.7868	-	-	-
0.0497	252	9.71	-	-	-
0.0509	258	7.7354	-	-	-
0.0521	264	7.86	-	-	-
0.0533	270	7.959	-	-	-
0.0545	276	7.5	-	-	-
0.0557	282	8.0561	-	-	-
0.0568	288	7.2879	-	-	-
0.0580	294	8.2012	-	-	-
0.0592	300	7.9397	-	-	-
0.0604	306	7.1726	-	-	-
0.0616	312	7.0224	-	-	-
0.0628	318	7.7739	-	-	-
0.0640	324	7.7051	-	-	-
0.0651	330	8.3498	-	-	-
0.0663	336	7.0652	-	-	-
0.0675	342	7.0944	-	-	-
0.0687	348	7.4648	-	-	-
0.0699	354	6.8592	-	-	-
0.0711	360	7.0193	-	-	-
0.0722	366	7.4873	-	-	-
0.0734	372	7.1563	-	-	-
0.0746	378	6.9347	-	-	-
0.0758	384	6.758	-	-	-
0.0770	390	6.9166	-	-	-
0.0782	396	6.8154	-	-	-
0.0794	402	6.8662	-	-	-
0.0805	408	6.9539	-	-	-
0.0817	414	6.3137	-	-	-
0.0829	420	6.8498	-	-	-
0.0841	426	6.631	-	-	-
0.0853	432	6.5828	-	-	-
0.0865	438	6.4335	-	-	-
0.0876	444	6.4806	-	-	-
0.0888	450	6.8578	-	-	-
0.0900	456	6.4502	-	-	-
0.0912	462	7.6422	-	-	-
0.0924	468	6.7733	-	-	-
0.0936	474	6.2133	-	-	-
0.0947	480	7.5228	-	-	-
0.0959	486	6.4756	-	-	-
0.0971	492	7.1903	-	-	-
0.0983	498	7.0049	-	-	-
0.0995	504	6.3886	-	-	-
0.1007	510	6.2382	-	-	-
0.1019	516	6.3773	-	-	-
0.1030	522	6.6445	-	-	-
0.1042	528	6.4208	-	-	-
0.1054	534	6.1066	-	-	-
0.1066	540	6.2582	-	-	-
0.1078	546	5.7715	-	-	-
0.1090	552	5.8958	-	-	-
0.1101	558	5.9384	-	-	-
0.1113	564	6.4817	-	-	-
0.1125	570	5.6032	-	-	-
0.1137	576	5.9141	-	-	-
0.1149	582	6.3899	-	-	-
0.1161	588	5.6784	-	-	-
0.1173	594	5.8317	-	-	-
0.1184	600	6.5602	-	-	-
0.1196	606	7.1809	-	-	-
0.1208	612	6.0545	-	-	-
0.1220	618	6.8519	-	-	-
0.1232	624	7.0021	-	-	-
0.1244	630	5.7874	-	-	-
0.1255	636	5.8043	-	-	-
0.1267	642	5.3994	-	-	-
0.1279	648	5.8625	-	-	-
0.1291	654	5.5551	-	-	-
0.1303	660	5.4192	-	-	-
0.1315	666	6.7505	-	-	-
0.1326	672	6.1512	-	-	-
0.1338	678	5.8832	-	-	-
0.1350	684	5.4559	-	-	-
0.1362	690	5.6996	-	-	-
0.1374	696	6.0966	-	-	-
0.1386	702	5.9745	-	-	-
0.1398	708	5.3047	-	-	-
0.1409	714	6.0772	-	-	-
0.1421	720	6.1587	-	-	-
0.1433	726	5.0846	-	-	-
0.1445	732	5.193	-	-	-
0.1457	738	5.2703	-	-	-
0.1469	744	5.7756	-	-	-
0.1480	750	4.9897	-	-	-
0.1492	756	6.4111	-	-	-
0.1504	762	5.9819	-	-	-
0.1516	768	5.7436	-	-	-
0.1528	774	5.8348	-	-	-
0.1540	780	5.6749	-	-	-
0.1552	786	5.2468	-	-	-
0.1563	792	5.3033	-	-	-
0.1575	798	6.625	-	-	-
0.1587	804	6.1179	-	-	-
0.1599	810	5.2198	-	-	-
0.1611	816	6.0954	-	-	-
0.1623	822	5.2843	-	-	-
0.1634	828	5.5723	-	-	-
0.1646	834	5.0205	-	-	-
0.1658	840	4.9817	-	-	-
0.1670	846	5.1268	-	-	-
0.1682	852	5.2244	-	-	-
0.1694	858	5.4285	-	-	-
0.1705	864	4.8106	-	-	-
0.1717	870	5.033	-	-	-
0.1729	876	5.0293	-	-	-
0.1741	882	5.0047	-	-	-
0.1753	888	5.6349	-	-	-
0.1765	894	5.4214	-	-	-
0.1777	900	5.5384	-	-	-
0.1788	906	5.0557	-	-	-
0.1800	912	5.0766	-	-	-
0.1812	918	5.7973	-	-	-
0.1824	924	6.5023	-	-	-
0.1836	930	4.8355	-	-	-
0.1848	936	4.5165	-	-	-
0.1859	942	6.535	-	-	-
0.1871	948	4.9615	-	-	-
0.1883	954	4.4707	-	-	-
0.1895	960	4.4487	-	-	-
0.1907	966	5.3468	-	-	-
0.1919	972	5.555	-	-	-
0.1931	978	6.0538	-	-	-
0.1942	984	5.9772	-	-	-
0.1954	990	4.725	-	-	-
0.1966	996	4.9738	-	-	-
0.1978	1002	6.1287	-	-	-
0.1990	1008	5.0167	-	-	-
0.2002	1014	5.5215	-	-	-
0.2013	1020	5.0949	-	-	-
0.2025	1026	4.7212	-	-	-
0.2037	1032	4.4613	-	-	-
0.2049	1038	4.8737	-	-	-
0.2061	1044	4.1915	-	-	-
0.2073	1050	4.6188	-	-	-
0.2084	1056	5.3575	-	-	-
0.2096	1062	5.0484	-	-	-
0.2108	1068	5.0744	-	-	-
0.2120	1074	5.7141	-	-	-
0.2132	1080	4.951	-	-	-
0.2144	1086	4.6003	-	-	-
0.2156	1092	4.9499	-	-	-
0.2167	1098	5.6189	-	-	-
0.2179	1104	4.4768	-	-	-
0.2191	1110	4.9183	-	-	-
0.2203	1116	4.6576	-	-	-
0.2215	1122	5.915	-	-	-
0.2227	1128	4.5694	-	-	-
0.2238	1134	4.6048	-	-	-
0.2250	1140	4.4452	-	-	-
0.2262	1146	4.9288	-	-	-
0.2274	1152	6.1465	-	-	-
0.2286	1158	5.2255	-	-	-
0.2298	1164	4.1854	-	-	-
0.2310	1170	5.2129	-	-	-
0.2321	1176	4.5185	-	-	-
0.2333	1182	4.2494	-	-	-
0.2345	1188	4.2611	-	-	-
0.2357	1194	4.3933	-	-	-
0.2369	1200	4.6756	-	-	-
0.2381	1206	3.8644	-	-	-
0.2392	1212	5.1904	-	-	-
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AnglELoss

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Model Details

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