rasyosef / bert-amharic-text-embedding-medium

BERT Medium Amharic Text Embedding

This is a sentence-transformers model finetuned from yosefw/bert-medium-am-embed on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 512-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: yosefw/bert-medium-am-embed
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 512 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json
• Language: en
• License: apache-2.0

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: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 512, '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})
  (2): Normalize()
)

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("rasyosef/bert-amharic-text-embedding-medium")
# Run inference
sentences = [
  "የተደጋገመው የመሬት መንቀጥቀጥና የእሳተ ገሞራ ምልክት በአፋር ክልል",
  "ከተደጋጋሚ መሬት መንቀጥቀጥ በኋላ አፋር ክልል እሳት ከመሬት ውስጥ ሲፈላ ታይቷል፡፡ ከመሬት ውስጥ እሳትና ጭስ የሚተፋው እንፋሎቱ ዛሬ ማለዳውን 11 ሰዓት ግድም ከከባድ ፍንዳታ በኋላየተስተዋለ መሆኑን የአከባቢው ነዋሪዎች እና ባለስልጣናት ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል፡፡ አለት የሚያፈናጥር እሳት ነው የተባለው እንፋሎቱ በክልሉ ጋቢረሱ (ዞን 03) ዱለቻ ወረዳ ሰጋንቶ ቀበሌ መከሰቱን የገለጹት የአከባቢው የአይን እማኞች ከዋናው ፍንዳታ በተጨማሪ በዙሪያው ተጨማሪ ፍንዳታዎች መታየት ቀጥሏል ባይ ናቸው፡፡",
  "ለኢትዮጵያ ብሔራዊ ባንክ ዋጋን የማረጋጋት ቀዳሚ ዓላማ ጋር የተጣጣሙ የገንዘብ ፖሊሲ ምክረ ሀሳቦችን እንዲሰጥ የተቋቋመው የኢትዮጵያ ብሔራዊ ባንክ የገንዘብ ፖሊሲ ኮሚቴ እስካለፈው ህዳር ወር የነበረው እአአ የ2024 የዋጋ ግሽበት በተለይምምግብ ነክ ምርቶች ላይ ከአንድ ዓመት በፊት ከነበው ጋር ሲነጻጸር መረጋጋት ማሳየቱን ጠቁሟል፡፡ ዶይቼ ቬለ ያነጋገራቸው የአዲስ አበባ ነዋሪዎች ግን በዚህ የሚስማሙ አይመስልም፡፡ ከአምና አንጻር ያልጨመረ ነገር የለም ባይ ናቸው፡፡ የኢኮኖሚ  ባለሙያም በሰጡን አስተያየት ጭማሪው በሁሉም ረገድ የተስተዋለ በመሆኑ የመንግስት ወጪን በመቀነስ ግብርናው ላይ አተኩሮ መስራት ምናልባትም የዋጋ መረጋጋቱን ሊያመጣ ይችላል ይላሉ፡፡"
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 512]

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

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

• Datasets: dim_512 , dim_384 , dim_256 , dim_128 and dim_64
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 28,046 training samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 4 tokens mean: 15.02 tokens max: 38 tokens	min: 47 tokens mean: 213.84 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  የዱር እንስሳት ከሰዎች ጋር በሚኖራቸው ቁርኝት ለኮሮናቫይረስ ተጋላጭ እንዳይሆኑ የመከላከል ተግባራትን እያከናወኑ መሆኑን ባለስልጣኑ አስታወቀ፡፡	ባሕርዳር፡ ግንቦት 18/2012 ዓ.ም (አብመድ) የአማራ ክልል የአካባቢ፣ የደንና የዱር እንስሳት ጥበቃና ልማት ባለስልጣን በሚያስተዳድራቸው ብሔራዊ ፓርኮች እና የማኅበረሰብ ጥብቅ ሥፍራዎች ከኮሮናቫይረስ ተጋላጭነት ለመከላከል እየሠራ መሆኑን አስታውቋል፡፡የባለስልጣኑ የኮሙዩኒኬሽን ዳይሬክተር ጋሻው እሸቱ 10 በሚሆኑ ብሔራዊ ፓርኮችና የማኅበረሰብ ጥብቅ ሥፍራዎች የኮሮና ቫይረስን መከላከል በሚቻልባቸው ቅድመ ተግባራት እና ርምጃዎች ላይ መምከራቸውን ተናግረዋል፡፡ የዱር እንስሳት በመንጋ የሚኖሩ፣ እርስ በርሳቸው ተመጋጋቢ፣ ከሰዎች እና ከቤት እንስሳቶች ጋር ሊቀላቀሉ የሚችሉ በመሆናቸው በኮሮናቫይረስ ከተጋለጡ ‘‘የኮሮናቫይረስ ተጋላጭነት በብርቅየ የዱር እንስሳት ብዝኃ ሕይወት ላይ ስጋት መሆን የለበትም’’ ያሉት አቶ ጋሻው በፓርኮቹ ውስጥ ለሚሠሩ የጥበቃ፣ ስካውት እና ለጽሕፈት ቤት ሠራተኞች በዘርፉ ላይ ያተኮረ የኮሮናቫይረስ መከላከያ ትምህርቶችን እና የቁሳቁስ ድጋፎችን ማድረጋቸውን አስታውቀዋል፡፡
  የትግራይ ክልል የአየር መሥመር ለአገልግሎት ክፍት ሆነ፡፡	የትግራይ ክልል የአየር መሥመር ለአገልግሎት ክፍት ሆነ፡፡ ባሕር ዳር፡ ታኅሣሥ 05/2013 ዓ.ም (አብመድ) በሰሜን ኢትዮጵያ ትግራይ ክልል የህግ ማስከበር ሂደትን ተከትሎ ተዘግቶ የነበረው የአየር ክልል ከዛሬ ታህሣሥ 5/2013 ዓ.ም ከቀኑ 8 ሰዓት ጀምሮ በሰሜን የኢትዮጵያ የአየር ክልል ውስጥ የሚያቋርጡ የአለም አቀፍ እና የሃገር ውስጥ የበረራ መስመሮች ለአገልግሎት ክፍት ሆነዋል፡፡ አገልግሎት መሥጠት የሚችሉ ኤርፖርቶች በረራ ማስተናገድ የሚችሉ መሆኑንም የኢትዮጵያ ሲቪል አቪዬሽን ባለስልጣን ገልጿል::
  የአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ ለመንግሥት 76 ሚሊዮን ዶላር ሊያበድር ነው	በዳዊት እንደሻውየአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ ጽሕፈት ቤቱን በአዲስ አበባ ከከፈተ ከሁለት ዓመት በኋላ ትልቅ ነው የተባለለትን የ76 ሚሊዮን ዶላር ብድር ስምምነት ለመፈራረም፣ ኃላፊዎቹን ወደ ኢትዮጵያ ይልካል፡፡ከወር በፊት በኢትዮጵያ መንግሥትና በባንኩ መካከል የተደረገው ይኼ የብድር ስምምነት፣ የኢትዮጵያ ልማት ባንክ በሊዝ ፋይናንሲንግ ለአነስተኛና ለመካከለኛ ኢንተርፕራይዞች ለሚያደርገው እገዛ ይውላል፡፡የአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ ምክትል ፕሬዚዳንት ፒም ቫን በሌኮም፣ እንዲሁም ሌሎች ኃላፊዎች ይመጣሉ ተብሎ ይጠበቃል፡፡በዚህም መሠረት የባንኩ ኃላፊዎች ከገንዘብና ኢኮኖሚ ትብብር ሚኒስቴር ጋር አድርገውት ከነበረው ስምምነት የሚቀጥልና ተመሳሳይ የሆነ ስምምነት፣ ከኢትዮጵያ ልማት ባንክ ጋር እንደሚያደርጉ ይጠበቃል፡፡እ.ኤ.አ. እስከ 2022 ድረስ የሚቀጥለው አነስተኛና መካከለኛ ኢንተርፕራይዞችን የማገዝ ፕሮጀክት 276 ሚሊዮን ዶላር ወጪ የሚያስወጣ ሲሆን፣ ባለፈው ዓመት የዓለም ባንክ ወደ 200 ሚሊዮን ዶላር ብድር ሰጥቷል፡፡በአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ የሚሰጠው ብድር፣ የኢትዮጵያ ልማት ባንክን የሊዝ ፋይናንሲንግ ሥራ እንደሚያግዝ ጉዳዩ የሚመለከታቸው የልማት ባንክ ኃላፊዎች ለሪፖርተር ተናግረዋል፡፡ ‹‹በተጨማሪም የውጭ ምንዛሪ እጥረቱን ለማቃለል ያግዛል፤›› ሲሉ ኃላፊው ገልጸዋል፡፡በልማት ባንክ በኩል የሚደረገው እገዛ በሁለት መስኮቶች የሚወጣ ሲሆን፣ አንደኛው በቀጥታ በባንክ እንደ ሊዝ ፋይናንሲንግ ሲሰጥ ሌላው ደግሞ እንደ መሥሪያ ካፒታል ልማት ባንክ ለመረጣቸው 12 ባንኮችና ዘጠኝ ማይክሮ ፋይናንሶች ይሰጣል፡፡የአውሮፓ ኢንቨስትመንት ባንክ በኢትዮጵያ መንቀሳቀስ ከጀመረ ከ1980ዎቹ ጀምሮ ወደ ግማሽ ቢሊዮን ዶላር የሚጠጋ ለኃይል፣ ለኮሙዩኒኬሽንና ለግሉ ዘርፍ ኢ...

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          512,
          384,
          256,
          128,
          64
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1,
          1,
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy : epoch
• per_device_train_batch_size : 64
• per_device_eval_batch_size : 64
• gradient_accumulation_steps : 2
• num_train_epochs : 4
• lr_scheduler_type : cosine
• warmup_ratio : 0.1
• fp16 : True
• load_best_model_at_end : True
• optim : adamw_torch_fused
• batch_sampler : no_duplicates

All Hyperparameters

Training Logs

• The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.47.1
• PyTorch: 2.5.1+cu121
• 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",
}

MatryoshkaLoss

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}