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}) 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})
)

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("farihashifa/bn_sim_triplet-bn-sim-allmini")
# Run inference
sentences = [
    'নাটকটি লিখেছেন সুমাইয়া ইসলাম এবং পরিচালনা করেছেন জাহিদ হাসান।',
    'চলচ্চিত্রটি পরিচালনা করেছেন ইসরাত জাহান কাদের এবং প্রযোজনা করেছেন মাহফুজ আহমেদ।',
    'তিনি ডিমলা থানায় কাজ করতেন এবং প্রত্যক্ষদর্শীদের জানান, হারুন অর রশিদ মোটরসাইকেল নিয়ে নীলফামারী শহরের দিকে যাচ্ছিলেন',
]
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]

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

Dataset: bn-sim-triplet-6-may-25
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.8741
spearman_cosine	0.8426

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 3,500 training samples
Columns: Original_Text, Postive, and Negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
Original_Text Postive Negative
type string string string
details
min: 6 tokens
mean: 32.48 tokens
max: 128 tokens
min: 5 tokens
mean: 27.36 tokens
max: 54 tokens
min: 6 tokens
mean: 26.29 tokens
max: 49 tokens

Samples:

Original_Text	Postive	Negative
`সেখানে ডিসেম্বর থেকে ফেব্রুয়ারি মাসে বৃষ্টি হয়।`	`নভেম্বর থেকে জানুয়ারি মাস পর্যন্ত এখানে বৃষ্টি হয়।`	`নাটকটি পরিচালনা করেছেন মাবরুর রশীদ বান্না এবং প্রযোজনা করেছেন শ্রিয়া সর্বজয়া তৌসি`
`গতকাল যশোর ও খুলনার বিভিন্ন পথসভায় বক্তব্য দেন রফিক।`	`গতকাল কাদের কুমিল্লা ও ফেনীর বিভিন্ন জনসভায় বক্তব্য রাখেন।`	`তিন দিনের সফরে প্রধানমন্ত্রী বুধবার সকালে তুরস্কে যাওয়ার জন্য ঢাকা ত্যাগ করেন।`
`আমাজন প্রাইম ইনস্টাগ্রাম অ্যাপল আইক্লাউড টুইটার ওয়ার্কস্পেস জিমেইল এ সবই ক্লাউড সেবা`	`ড্রপবক্স নেটফ্লিক্স ফ্লিকার গুগল ড্রাইভ মাইক্রোসফট অফিস ৩৬৫ ইয়াহু মেইল সব ক্লাউড সার্ভিস।`	`রাজাপুর থানার ওসি আতাউর রহমান বিবিসিকে বলেন, কাউখালী থেকে পিরোজপুর পর্যন্ত বাসটি সাতুরিয়া এলাকায়`

Loss: TripletLoss with these parameters:
json
1{ 2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", 3 "triplet_margin": 5 4}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 500 evaluation samples
Columns: Original_Text, Postive, and Negative
Approximate statistics based on the first 500 samples:
Original_Text Postive Negative
type string string string
details
min: 4 tokens
mean: 31.52 tokens
max: 128 tokens
min: 6 tokens
mean: 26.27 tokens
max: 48 tokens
min: 7 tokens
mean: 26.06 tokens
max: 54 tokens

Samples:

Original_Text	Postive	Negative
`গত মার্চে চট্টগ্রামে নিজের বাড়িতে খুন হন রিয়াদ ও মোনা।`	`ফেব্রুয়ারি মাসে রাজধানীতে নিজ বাড়িতে সাগর ও রুনিকে হত্যা করা হয়।`	`ফিদা কামাল ওয়ান ইলেভেন সরকারের অ্যাটর্নি জেনারেল ছিলেন।`
`পহেলা বৈশাখের বিশেষ আকর্ষণ হলো`	`বৈসু উৎসবের অন্যতম প্রধান আকর্ষণ হচ্ছে উৎসব।`	`কেন্দুয়া উপজেলা পরিষদ চত্বরে প্রাথমিক শিক্ষার মান উন্নয়নের লক্ষ্যে উপজেলা প্রাথমিক শিক্ষক সমিতি এই সমাবেশের আয়োজন করে।`
`আরো বক্তব্য রাখেন জাসদের সদস্য রুমানা আহমেদ নেওয়াজ অধ্যক্ষ এম বি রহমান চৌধুরী ও অধ্যাপক মাহমুদ হাসান।`	`এ ছাড়া সমিতির সদস্য শ্যামলী নাসরিন চৌধুরী, অধ্যক্ষ এম.এ. আউয়াল সিদ্দিকী এবং অধ্যাপক সাজেদুল ইসলাম`	`গ্লোবাল মার্চ এগেইনস্ট চাইল্ড লেবার ইন্টারন্যাশনাল সেন্টার অন চাইল্ড লেবার অ্যান্ড এডুকেশন ছাড়াও গ্লোবাল ক্যাম্পেইন ফর এডুকেশন`

Loss: TripletLoss with these parameters:
json
1{ 2 "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN", 3 "triplet_margin": 5 4}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 128
per_device_eval_batch_size: 128
learning_rate: 2e-05
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 128
per_device_eval_batch_size: 128
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: 3
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
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}
tp_size: 0
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
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: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Validation Loss	bn-sim-triplet-6-may-25_spearman_cosine
-1	-1	-	0.5069
0.5357	15	2.7034	0.5706
1.0714	30	1.7806	0.7079
1.6071	45	0.7592	0.8145
2.1429	60	0.4125	0.8402
2.6786	75	0.3555	0.8426

Framework Versions

Python: 3.11.12
Sentence Transformers: 3.4.1
Transformers: 4.51.3
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.6.0
Datasets: 3.5.1
Tokenizers: 0.21.1

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}
}

	Original_Text	Postive	Negative
type	string	string	string
details	min: 6 tokens mean: 32.48 tokens max: 128 tokens	min: 5 tokens mean: 27.36 tokens max: 54 tokens	min: 6 tokens mean: 26.29 tokens max: 49 tokens