This is a sentence-transformers model finetuned from DTAI-KULeuven/robbert-2023-dutch-base. 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: DTAI-KULeuven/robbert-2023-dutch-base
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
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}) with Transformer model: RobertaModel 
  (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("ymelka/robbert-cosmetic-similarity-v1")
# Run inference
sentences = [
    'Een rijke gezichtsverzorging voor vrouwen van 60 jaar en ouder, die te maken hebben met een vette huid, vergrote poriën en droogheid. Deze verzorging helpt bij het reguleren van talgproductie, het verfijnen van de poriën en het herstellen van de vochtbalans van de huid. Het resulteert in een egale en jeugdige uitstraling.',
    'New Nordic Hair Volume tabletten ondersteunen het behoud van gezond haar door voedingsstoffen zoals biotine, zink en appelextract naar de hoofdhuid en haarfollikels te brengen. Deze tabletten bevatten tevens gierst en koper, die het haar van binnenuit versterken en volume geven. Door de unieke combinatie van ingrediënten wordt de haargroei gestimuleerd en voelt het haar sterk en vol aan. Neem dagelijks 1 tablet met water bij een maaltijd voor optimale resultaten. Niet geschikt voor zwangere vrouwen, vrouwen die borstvoeding geven en kinderen jonger dan 11 jaar.',
    'Avène Cleanance Zuiverende En Matterende Reinigingsgel is speciaal ontwikkeld voor de vette huid met imperfecties. Deze reinigingsgel reinigt de huid diep en verwijdert onzuiverheden en overtollig talg, waardoor de huid fris en mat blijft. De formule bevat actieve ingrediënten zoals Avène Thermaal Water en Monolaurine die de talgproductie reguleren en de huid zuiveren. Gebruik de reinigingsgel dagelijks, breng aan op een vochtig gezicht en masseer zachtjes in. Spoel af met water en dep de huid droog. Vermijd contact met de ogen. Geschikt voor dagelijks gebruik.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Semantic Similarity

Dataset: dev
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.8747
spearman_cosine	0.9329
pearson_manhattan	0.8478
spearman_manhattan	0.9305
pearson_euclidean	0.8455
spearman_euclidean	0.9309
pearson_dot	0.8466
spearman_dot	0.9279
pearson_max	0.8747
spearman_max	0.9329

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 4,100 training samples
Columns: sentence1, sentence2, and score
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 score
type string string float
details
min: 35 tokens
mean: 56.73 tokens
max: 86 tokens
min: 80 tokens
mean: 147.02 tokens
max: 226 tokens
min: 0.0
mean: 0.51
max: 1.0

Samples:

sentence1	sentence2	score
`Een hydraterende gezichtsverzorging voor mannen van 28 jaar oud, die specifiek is ontworpen om de doffe huid te verhelderen en te hydrateren. De formule bevat antioxidanten om de huid te beschermen tegen vrije radicalen en om wallen te verminderen. Het helpt ook bij het verminderen van droogheid en het verbeteren van de huidelasticiteit.`	Natessance Biologische Jojoba Olie is een 100% pure olie die bekend staat om haar voedende en regenererende eigenschappen. Deze olie verfraait en beschermt de huid, waardoor deze elastischer wordt en het haar soepeler en glanzender maakt. Geschikt voor alle huid- en haartypes, bevat deze formule vierge biologische jojoba-olie van koude persing zonder toevoegingen. Breng de olie aan op het haar vóór het wassen met shampoo en op een schone en droge huid voor het gezicht en lichaam. De fles bevat 50 ml en is ideaal voor dagelijks gebruik.	`0.0614345669746398`
`Een milde reiniger speciaal ontwikkeld voor de rijpere huid van vrouwen van 50 jaar en ouder. Deze reiniger verwijdert overtollig talg en onzuiverheden, terwijl het de huid hydrateert en een doffe teint revitaliseert.`	De Clarins Zachte Schuimende Verzachtende Reiniger is speciaal ontwikkeld voor de zeer droge en gevoelige huid. Dit reinigingsschuim reinigt de huid grondig, verwijdert make-up en hydrateert intensief. De formule bevat actieve ingrediënten zoals shea butter, Moringa zaad extract en kamille bloem extract, die de huid verzachten en in balans houden. Gebruik de reiniger dagelijks door een kleine hoeveelheid op de vochtige huid aan te brengen en zachtjes in te masseren. Spoel vervolgens af met water. Voor een optimaal resultaat wordt aanbevolen om de reiniger 's ochtends en 's avonds te gebruiken. Let op: vermijd contact met de ogen en spoel grondig met water bij contact.	`0.9998431205749512`
`Een hydraterende gezichtscrème die diep doordringt om droogheid te verlichten en de huid te voeden. Bevat antioxidanten om de teint te verbeteren en de huid te beschermen tegen schadelijke invloeden van buitenaf. Ideaal voor vrouwen van 60 jaar en ouder.`	Apivita After Sun Beperkte Editie 200ml is een verfrissende en hydraterende aftersun lotion die speciaal is ontwikkeld om de huid te kalmeren en te herstellen na blootstelling aan de zon. Deze lotion bevat natuurlijke ingrediënten zoals aloë vera, kamille en olijfolie, die de huid verzachten, hydrateren en verkoelen. Aloë vera staat bekend om zijn kalmerende werking op de huid, terwijl kamille ontstekingsremmende eigenschappen heeft en de huid helpt te herstellen. Olijfolie voedt en hydrateert de huid diep, waardoor deze zacht en soepel aanvoelt. Breng de lotion royaal aan op de huid na blootstelling aan de zon en herhaal indien nodig. Vermijd contact met de ogen en bij eventuele irritatie stop het gebruik. Apivita After Sun Beperkte Editie 200ml is de perfecte aftersun lotion voor een gehydrateerde en gekalmeerde huid na een dag in de zon.	`0.0812613666057586`

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

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 790 evaluation samples
Columns: sentence1, sentence2, and score
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 score
type string string float
details
min: 35 tokens
mean: 56.71 tokens
max: 81 tokens
min: 95 tokens
mean: 146.68 tokens
max: 225 tokens
min: 0.0
mean: 0.51
max: 1.0

Samples:

sentence1	sentence2	score
`Een milde reiniger speciaal ontwikkeld voor de gevoelige huid van vrouwen van 40 jaar en ouder. Deze reiniger helpt bij het verwijderen van onzuiverheden en overtollig talg, terwijl het de huid hydrateert en verzacht. Het is ideaal voor het verminderen van droogheid en roodheid op het gezicht.`	De Cattier Zuiverende Reinigingsgel is speciaal ontwikkeld voor de vette huid met onzuiverheden en puistjes. Met biologische essentiële oliën van tea tree, rozemarijn en pepermunt reinigt deze gel zacht de huid en verwijdert effectief onzuiverheden en overtollig talg. Verrijkt met aloë vera, biedt het een aangename sensatie van frisheid en laat de huid helder en gezond achter. De actieve ingrediënten, waaronder biologische tea tree olie en aloë vera, helpen de huid te zuiveren, hydrateren en beschermen. Breng de gel aan op een vochtig gezicht, vermijd de oogcontour, masseer in en spoel af met lauw water. Gebruik de gel regelmatig voor een zuivere en gezonde huid.	`0.9999536275863647`
`Een voedende gezichtsverzorging voor vrouwen van 55 jaar en ouder met een droge en doffe huid. Deze verzorging is rijk aan hydraterende en voedende ingrediënten om de huid te verzachten, te voeden en te herstellen. Het helpt ook om roodheid te verminderen en de huid te laten stralen.`	Nivea Care Nutrition Intense Snel Intrekkende Gezichts-En Lichaamscrème is een all-purpose crème die de huid intens voedt zonder een vettig gevoel achter te laten. De formule is verrijkt met voedende hydro-waxen die onmiddellijk op de huid smelten, waardoor de huid 24 uur lang intens gevoed wordt. Dermatologisch goedgekeurd en 100% voedend. Ideaal voor een gehydrateerde en zachte huid. Breng de crème aan op een schone huid en masseer zachtjes in. Geschikt voor dagelijks gebruik. Voorzichtigheid geboden bij allergieën voor de vermelde ingrediënten.	`0.9952190518379213`
`Een milde reiniger speciaal ontwikkeld voor de gevoelige huid van mannen van 75 jaar en ouder. Verwijdert overtollig talg en onzuiverheden, terwijl het de poriën verkleint en de huid verzacht. Helpt bij het verminderen van rimpels en het verbeteren van de algehele huidtextuur.`	De Fleurance Nature Uiterst Rijke Dagcrème Met Sheaboter is een voedend verzorgingsproduct dat speciaal is ontwikkeld voor de droge tot zeer droge huid. De crème beschermt de huid tegen uitdroging en agressieve invloeden van buitenaf, terwijl het ook een trekkerig gevoel kalmeert. Dankzij de rijke textuur wordt de huid intens gevoed en gehydrateerd, waardoor deze de hele dag soepel en comfortabel aanvoelt. De dagcrème bevat sheaboter uit Fair Trade handel, aloe vera, zoete amandelolie en zonnebloemzaadolie, die de huid verzachten en verlichten. Breng de crème 's ochtends en 's avonds aan op een schone en droge huid van gezicht en hals voor optimale resultaten. Dit product is geschikt voor uitwendig gebruik en is speciaal ontwikkeld voor mensen met een droge tot zeer droge huid.	`0.8514625430107117`

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
learning_rate: 2e-05
weight_decay: 0.01
warmup_ratio: 0.1
bf16: 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: 8
per_device_eval_batch_size: 8
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 1
eval_accumulation_steps: None
learning_rate: 2e-05
weight_decay: 0.01
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: 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: 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: False
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
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
dispatch_batches: None
split_batches: 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
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	loss	dev_spearman_cosine
0	0	-	-	0.6910
0.3899	200	2.93	2.8793	0.8809
0.7797	400	2.7965	2.7213	0.8993
1.1696	600	2.6738	2.6655	0.9253
1.5595	800	2.5102	2.6055	0.9216
1.9493	1000	2.4069	2.8576	0.9057
2.3392	1200	2.2689	2.9301	0.9282
2.7290	1400	2.168	2.6996	0.9349
3.0	1539	-	-	0.9329

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.42.3
PyTorch: 2.3.0+cu121
Accelerate: 0.32.1
Datasets: 2.20.0
Tokenizers: 0.19.1

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",
}

CoSENTLoss

bibtex

@online{kexuefm-8847,
    title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
    author={Su Jianlin},
    year={2022},
    month={Jan},
    url={https://kexue.fm/archives/8847},
}

	sentence1	sentence2	score
type	string	string	float
details	min: 35 tokens mean: 56.73 tokens max: 86 tokens	min: 80 tokens mean: 147.02 tokens max: 226 tokens	min: 0.0 mean: 0.51 max: 1.0