metadata

tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:23103
  - loss:CosineSimilarityLoss
base_model: distilbert/distilroberta-base
widget:
  - source_sentence: >-
      Davacı vekili dava dilekçesinde özetle: Müvekkilinin davalı Şti 'nin
      müdürü olup ortaklıktan çıkmak için dava açtığını, söz konusu yargılamanın
      Antalya Asliye Ticaret Mahkemesi Esas sayılı dosyası ile görülmekte
      olduğunu ve bu davanın tarihli celsesinde şirkete kayyım atanması için
      taraflarına iki haftalık kesin süre verildiğini, ortaklıktan çıkma
      esnasında şirketi mahkemede temsil edecek bir kayyım yasa gereği zorunlu
      bulunduğundan Şirketi'ye kayyum atanmasına karar verilmesini talep
      etmiştir.
    sentences:
      - >-
        )Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Bankası şubesine ait, numaralı,
        13/09/2017 tarihli, keşidecisi A.Ş. olan, 69.000,00 TL bedelli çekin
        müvekkilinin uhdesinde iken kaybolduğunu, tüm aramalara rağmen
        bulunamadığını, müvekkilinin zarara uğrayacağından bahisle, öncelikle
        çek üzerine ödeme yasağı kararı konularak, çekin iptaline karar
        verilmesini talep ve dava etmiştir.
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkilinin bir ticari ilişki
        sebebiyle tanzim tarihli; tanzim tarihli; aldığını müvekkili uhdesinde
        iken kaybedildiğini beyan ederek tanzim tarihli tanzim tarihli; vade
        tarihli bedelli bonoların iptaline karar verilmesini talep ve dava
        etmiştir.
      - >-
        Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar
        verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda
        senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini
        isteyebilir.
  - source_sentence: >-
      Davacı vekili dava dilekçesinde özetle: Davacının yazılı sözleşmeden
      kaynaklı alacağını davalı borçludan tahsilini sağlaması amacıyla Bursa 16.
      İcra Müdürlüğü'nün 2020/7093 esas sayılı dosyası ile icra takibi
      başlattığını, başlatılan icra takibine davalı tarafça itiraz edilmesi
      nedeniyle takibin durdurulduğunu bu nedenle itirazın iptali ile borçlunun
      takip konusu borcu takip dosyasında belirtilen faiziyle birlikte ödemeye
      ve takip konusu alacağın %20'sinden az olmamak üzere tazminata mahkum
      edilmesine ayrıca yargılama giderleri ve vekalet ücretinin karşı tarafa
      yükletilmesine karar verilmesini talep ve dava etmiştir.
    sentences:
      - >-
        Bir tacirin borçlarının ticari olması asıldır. Ancak, gerçek kişi olan
        bir tacir, işlemi yaptığı anda bunun ticari işletmesiyle ilgili
        olmadığını diğer tarafa açıkça bildirdiği veya işin ticari sayılmasına
        durum elverişli olmadığı takdirde borç adi sayılır.Taraflardan yalnız
        biri için ticari iş niteliğinde olan sözleşmeler, Kanunda aksine hüküm
        bulunmadıkça, diğeri için de ticari iş sayılır.
      - >-
        İradesi dışında poliçe elinden çıkan kişi, ödeme veya hamilin yerleşim
        yerindeki asliye ticaret mahkemesinden, muhatabın poliçeyi ödemekten
        menedilmesini isteyebilir.Mahkeme, ödemeyi meneden kararında muhataba,
        vadenin gelmesi üzerine poliçe bedelini tevdi etmeye izin verir ve tevdi
        yerini gösterir.
      - >-
        Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar
        verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda
        senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini
        isteyebilir.
  - source_sentence: >-
      Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Davacı dava dilekçesinde özetle;
      31/10/2014 tarihinde bağlı olduğu Vergi Dairesinde kayıtlı iş yeri
      adresini, işlerinin bozulmasından dolayı terk etmek zorunda kalındığını,
      başka bir adreste faaliyete geçmediklerini, bu sebeple vergi kayıtlarının
      silindiğini, şirketin ticaret sicilinde halen faal olarak gözüktüğünü,
      bağkur mülkiyetlerinin de sonlandıramayıp kapatamadıkları için mağduriyet
      yaşadıklarını, ticaret sicilinden silinme için başvurduklarını ancak dava
      tarihine kadar herhangi bir işlem yapılmadığını, açıklanan sebeplerle
      Ticaret Sicil Müdürlüğünün sicil numarasında kayıtlı şirketin kaydının
      silinmesini talep ve dava etmiştir.
    sentences:
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Tic. Ltd. Şti. tarafından ticari
        ilişki gereği davacı lehine düzenlenen Şubesi nezdinde IBAN nolu hesaba
        ait seri numaralı keşide yeri İstanbul, 11/07/2020 keşide tarihli,
        16.700,00-TL bedelli çekin davacı şirketin elindeyken zayi olduğunu
        beyanla çekin zayi nedeniyle iptaline karar verilmesini talep ve dava
        etmiştir.
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; ile müvekkili arasında İstanbul
        Anadolu İş Mahkemesi'nin esas sayılı dosyası ile alacak davası
        görüldüğünü, şirketin sicilden terkin olması nedeniyle tebligat
        yapılamadığını ve dosyada taraf teşkilinin sağlanamadığını belirterek
        ihyasına karar verilmesini talep ve dava etmiştir.
      - >-
        Mahkeme, dilekçe sahibinin, poliçe elinde iken zıyaa uğradığına dair
        verdiği açıklamaları inandırıcı bulursa, verilecek ilanla, poliçeyi
        eline geçireni, poliçeyi belirli bir süre içinde getirmeye davet ve aksi
        takdirde poliçenin iptaline karar vereceğini ihtar eder.
  - source_sentence: >-
      Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilinin 1 adet çeki zayii
      ettiğini bu nedenle çek üzerine ödeme yasağı konularak iptaline karar
      verilmesini talep ve dava etmiştir.
    sentences:
      - >-
        Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar
        verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda
        senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini
        isteyebilir.
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; davalılardan ile ibraz ettiğini,
        davacının ibraz ettiği çekin sahte olduğunu, çekteki imzanın davacıya
        ait olmadığını, davalı çeki incelemeden ödeme yaptığını, mağduriyetin
        giderilmesi için sayılı dosyası ile icra takibi başlatıldığını, takibin
        itiraz üzerine durduğunu belirtmiş, sayılı takip dosyasına davalılar
        tarafından yapılan itirazın iptaline, takibin devamına, davalılar
        aleyhine %20 icra inkar tazminatına hükmedilmesine karar verilmesini
        talep etmiştir.
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle, müvekkili şirkete keşide edilen
        25/08/2020 tarihli T Bankası Şubesi 8517461 nolu tacir çekinin müvekkili
        uhtesindeyken kaybedildiğini, çekin keşideci Bilişim Elektrik ve
        Elektronik İnşaat San ve Tic.Ltd.Şti. Tarafından 30.000 USD miktarlı
        olarak meşru hamili iken kaybı nedeniyle çekin 3. kişilerin eline
        geçmesi ihtimali nedeniyle iş bu davanın ikame edildiğini bildirmiş,
        takdir edilecek teminat mukabili ödeme yasağı kararı verilerek durumun
        ilgili bankaya bildirilmesi ve çekin zayi nedeniyle iptaline karar
        verilmesini istemiştir.
  - source_sentence: >-
      Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; sıra nolu tutarlı çek ( İbraz
      tarihi sıra nolu tutarlı çek ( İbraz tarihi sıra nolu keşide tarihi
      çeklerin zayi olduğundan bahisle çeklerin iptaline karar verilmesini talep
      ve dava etmiştir.
    sentences:
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; bank A.Ş. Şubesine ait 2 adet
        çekin müvekkilin elinde kaybolduğunu, çekin yetkili hamilinin müvekkil
        olduğunu, müvekkilin borçlu Dış Ticaret Ve San. Ltd. Şti.'ne haksız bir
        ödeme yapmak zorunda kalarak zarara uğramaması için çek hakkında ödeme
        yasağı kararı verilmesi gerektiğini, teslim alındığı sırada çek
        fotoğrafının müvekkil tarafından saklandığını, bu nedenlerle 2 adet çeke
        teminat karşılığında ödemeden men yasağı kararı verilmesine, yargılama
        sonunda da çekin kaybolması nedeniyle iptaline karar verilmesini talep
        ve dava etmiştir.
      - >-
        İradesi dışında poliçe elinden çıkan kişi, ödeme veya hamilin yerleşim
        yerindeki asliye ticaret mahkemesinden, muhatabın poliçeyi ödemekten
        menedilmesini isteyebilir.Mahkeme, ödemeyi meneden kararında muhataba,
        vadenin gelmesi üzerine poliçe bedelini tevdi etmeye izin verir ve tevdi
        yerini gösterir.
      - >-
        Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkillerinin her türlü ticari
        defter ve kayıtlarının tutulduğu bilgisayarların bilişim sistemlerine
        girme saldırısı yaşadığını, şirketlerin tüm verilerinin hacklendiğini
        beyanla; TTK 82/7. Maddesi uyarınca 2020 yılı Nisan ayından itibaren
        tutulan tüm defter, fatura ve sair belgelerin zayi olduğunun tespitine
        karar verilmesini talep ve dava etmiştir.
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
  - pearson_cosine
  - spearman_cosine
model-index:
  - name: SentenceTransformer based on distilbert/distilroberta-base
    results:
      - task:
          type: semantic-similarity
          name: Semantic Similarity
        dataset:
          name: tr dev
          type: tr-dev
        metrics:
          - type: pearson_cosine
            value: 0.9286904784110396
            name: Pearson Cosine
          - type: spearman_cosine
            value: 0.9261864868985737
            name: Spearman Cosine

SentenceTransformer based on distilbert/distilroberta-base

This is a sentence-transformers model finetuned from distilbert/distilroberta-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: distilbert/distilroberta-base
Maximum Sequence Length: 256 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': 256, '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.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("msbayindir/legal-text-embedding-turkish-v1")
# Run inference
sentences = [
    'Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; sıra nolu tutarlı çek ( İbraz tarihi sıra nolu tutarlı çek ( İbraz tarihi sıra nolu keşide tarihi çeklerin zayi olduğundan bahisle çeklerin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.',
    'Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkillerinin her türlü ticari defter ve kayıtlarının tutulduğu bilgisayarların bilişim sistemlerine girme saldırısı yaşadığını, şirketlerin tüm verilerinin hacklendiğini beyanla; TTK 82/7. Maddesi uyarınca 2020 yılı Nisan ayından itibaren tutulan tüm defter, fatura ve sair belgelerin zayi olduğunun tespitine karar verilmesini talep ve dava etmiştir.',
    "Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; bank A.Ş. Şubesine ait 2 adet çekin müvekkilin elinde kaybolduğunu, çekin yetkili hamilinin müvekkil olduğunu, müvekkilin borçlu Dış Ticaret Ve San. Ltd. Şti.'ne haksız bir ödeme yapmak zorunda kalarak zarara uğramaması için çek hakkında ödeme yasağı kararı verilmesi gerektiğini, teslim alındığı sırada çek fotoğrafının müvekkil tarafından saklandığını, bu nedenlerle 2 adet çeke teminat karşılığında ödemeden men yasağı kararı verilmesine, yargılama sonunda da çekin kaybolması nedeniyle iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.",
]
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: tr-dev
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.9287
spearman_cosine	0.9262

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 23,103 training samples
Columns: sentence1, sentence2, and score
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 score
type string string float
details
min: 23 tokens
mean: 174.44 tokens
max: 256 tokens

min: 35 tokens
mean: 173.08 tokens
max: 256 tokens

min: 0.13
mean: 0.6
max: 1.0

	sentence1	sentence2	score
type	string	string	float
details	min: 23 tokens mean: 174.44 tokens max: 256 tokens	min: 35 tokens mean: 173.08 tokens max: 256 tokens	min: 0.13 mean: 0.6 max: 1.0

Samples:

sentence1	sentence2	score
`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle, müvekkilinin elinde bulanan ve keşidecisinin müvekkili olduğunu beyan ettiği 3 adet çekin zayi olduğunu, ilgili çekler üzerine ihtiyati tedbir ile ödemeden men yasağı kararı verilmesini ve dava konusu çeklerin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.`	`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkillerinin her türlü ticari defter ve kayıtlarının tutulduğu bilgisayarların bilişim sistemlerine girme saldırısı yaşadığını, şirketlerin tüm verilerinin hacklendiğini beyanla; TTK 82/7. Maddesi uyarınca 2020 yılı Nisan ayından itibaren tutulan tüm defter, fatura ve sair belgelerin zayi olduğunun tespitine karar verilmesini talep ve dava etmiştir.`	`0.5695858597755432`
`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; bank Şubesine ait, Keşidecisi Tic. A.Ş. olan, Seri Numaralı, 24.01.2015 keşide tarihli, 25.000 TL bedelli, bank Şubesine ait, Keşidecisi Tic. A.Ş. olan Seri Numaralı, 24.02.2015 keşide tarihli, 25.000 TL bedelli ve bank Şubesine ait, Keşidecisi A.Ş. olan Seri Numaralı, 29.12.2010 keşide tarihli, 5.000 TL bedelli çeklerin kaybolduğunu, bu nedenle çeklerin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.`	`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilin Bankası Şubesi'ne ait 26.500,00 TL lik çeki zilyedinde iken kaybettiğini, çeki tüm aramalarına rağmen bulamadığını, çekin yetkili hamili ve lehtarı olduğunu, bu nedenlerle çek üzerine ödeme yasağı konulmasını, çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.`	`0.74713134765625`
Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkili şirketin keşidecisi, Bankası Şubesi'nin aval veren , dava dışı Tekstil San. Ve Tic. Ltd.Şti'nin muhatabı olduğu 15/06/2017 tarih 103.000,00 TL bedelli ve 21/06/2018 vade tarihli poliçenin müvekkilinin elinde iken kaybolduğunu, poliçe aslının yapılan tüm aramalara rağmen şirket kasasında bulunamadığını, dava konusu poliçe bedelinin ödenmesinin tedbiren önlenmesini ,yargılama sonunda TTK 757 md gere- ğince zayi nedeniyle poliçenin iptalini talep ve dava etmiştir.	`İradesi dışında poliçe elinden çıkan kişi, ödeme veya hamilin yerleşim yerindeki asliye ticaret mahkemesinden, muhatabın poliçeyi ödemekten menedilmesini isteyebilir.Mahkeme, ödemeyi meneden kararında muhataba, vadenin gelmesi üzerine poliçe bedelini tevdi etmeye izin verir ve tevdi yerini gösterir.`	`0.4938291609287262`

Loss: CosineSimilarityLoss with these parameters:

{
    "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 5,776 evaluation samples
Columns: sentence1, sentence2, and score
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
sentence1 sentence2 score
type string string float
details
min: 23 tokens
mean: 177.14 tokens
max: 256 tokens

min: 31 tokens
mean: 171.69 tokens
max: 256 tokens

min: 0.07
mean: 0.6
max: 1.0

	sentence1	sentence2	score
type	string	string	float
details	min: 23 tokens mean: 177.14 tokens max: 256 tokens	min: 31 tokens mean: 171.69 tokens max: 256 tokens	min: 0.07 mean: 0.6 max: 1.0

Samples:

sentence1	sentence2	score
`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; Müvekkili şirkete sonucu ciro yolu ile verilen, zayi olduğunu, müvekkilinin haklı ve yasal hamili bulunduğu sırada zayi edilen bu çeklerin kötüniyetli üçüncü şahısların eline geçmesi ve müvekkilinin mağdur duruma düşürülmesi mümkün olduğundan zayi edilen bu çek bedelleri üzerine öncelikle ödeme yasağı tesis edilmesine ve bilahare çeklerin iptaline karar verilmesini dava ve talep etmiştir.`	`İradesi dışında poliçe elinden çıkan kişi, ödeme veya hamilin yerleşim yerindeki asliye ticaret mahkemesinden, muhatabın poliçeyi ödemekten menedilmesini isteyebilir.Mahkeme, ödemeyi meneden kararında muhataba, vadenin gelmesi üzerine poliçe bedelini tevdi etmeye izin verir ve tevdi yerini gösterir.`	`0.7115448713302612`
`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilinin dilekçe içeriğinde bildirdiği çekin yasal hamili olduğunu, çekin kaybediğildiğini belirterek çekin üzerine ödeme yasağı konulması ile çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.`	`Kıymetli evrak zayi olduğu takdirde mahkeme tarafından iptaline karar verilebilir.Kıymetli evrakın zayi olduğu veya zıyaın ortaya çıktığı anda senet üzerinde hak sahibi olan kişi, senedin iptaline karar verilmesini isteyebilir.`	`0.53521329164505`
`Davacı vekili dava dilekçesinde özetle; müvekkilinin dilekçe içeriğinde bildirdiği çekin yasal hamili olduğunu, çekin kaybediğildiğini belirterek çekin üzerine ödeme yasağı konulması ile çekin iptaline karar verilmesini talep ve dava etmiştir.`	`İradesi dışında poliçe elinden çıkan kişi, ödeme veya hamilin yerleşim yerindeki asliye ticaret mahkemesinden, muhatabın poliçeyi ödemekten menedilmesini isteyebilir.Mahkeme, ödemeyi meneden kararında muhataba, vadenin gelmesi üzerine poliçe bedelini tevdi etmeye izin verir ve tevdi yerini gösterir.`	`0.6673290133476257`

Loss: CosineSimilarityLoss with these parameters:

{
    "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 64
per_device_eval_batch_size: 64
num_train_epochs: 4
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 64
per_device_eval_batch_size: 64
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: 1.0
num_train_epochs: 4
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}
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
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
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	Training Loss	Validation Loss	tr-dev_spearman_cosine
0	0	-	-	0.2161
0.2770	100	0.0626	-	-
0.5540	200	0.0102	-	-
0.8310	300	0.0082	-	-
1.0028	362	-	0.0085	0.7776
1.1053	400	0.0095	-	-
1.3823	500	0.0061	-	-
1.6593	600	0.005	-	-
1.9363	700	0.0047	-	-
2.0028	724	-	0.0054	0.8873
2.2105	800	0.005	-	-
2.4875	900	0.0042	-	-
2.7645	1000	0.0034	-	-
3.0028	1086	-	0.0032	0.9026
3.0388	1100	0.0032	-	-
3.3158	1200	0.0038	-	-
3.5928	1300	0.0032	-	-
3.8698	1400	0.0024	-	-
3.9917	1444	-	0.0026	0.9262

Framework Versions

Python: 3.11.11
Sentence Transformers: 3.3.1
Transformers: 4.47.1
PyTorch: 2.5.1+cu124
Accelerate: 1.2.1
Datasets: 3.2.0
Tokenizers: 0.21.0

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",
}