yosefw / bert-amharic-embed-small-v3

BERT Amharic Text Embedding Small

This is a sentence-transformers model finetuned from rasyosef/bert-small-amharic 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: rasyosef/bert-small-amharic
• 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("yosefw/bert-amharic-embed-small-v3")
# Run inference
sentences = [
    'ኦዴፓ የፓርቲውን ሊቀመንበር እና ምክትል ሊቀመንበር መረጠ',
    'የኦሮሞ ዴሞክራሲያዊ ፓርቲ (ኦዴፓ) ዝያካሄደ ባለው\xa0 9ኛው ድርጅታዊ ጉባዔ የፓርቲውን ሊቀመንበር እና ምክትል ሊቀመንበር መርጧል።ፓርቲው በዛሬው እለት ባካሄደው ምርጫ፦1 ዶክተር አብይ አህመድን የፓርቲው ሊቀመንበር2 አቶ ለማ መገርሳን የፓርቲው ምክትል ሊቀመንበር አድርጎ መርጧል።በዚህም መሰረት በዛሬው እለት የተመረጡት ሊቀመንበሩ እና ምክትል ሊቀመንበሩ እስከ ቀጣዩ ጉባዔ ድረስ የኦሮሞ ዴሞክራሲያዊ ፓርቲ (ኦዴፓ) አመራር\xa0 ሆነው እንዲቀጥሎ\xa0 ሾሟል ።በተጨማሪም ጉባኤው የኦዴግ\xa0 ለኢህአዴግ ስራ አስፈፃሚ ኮሚቴ አባላት ምርጫን\xa0 በማካሄድ\xa0 ዘጠኝ\xa0 አባላትን መርጧል ።\xa0',
    'አምስተኛ ቀኑን የያዘው የሴካፋ ከ15 ዓመት በታች ውድድር ዛሬም ሲቀጥል ኤርትራ ሱዳንን በሰፊ ውጤት አሸንፋ የማለፍ ዕድልዋ አለምልማለች። ኬንያ ደግሞ ከብሩንዲ ጋር ነጥብ ተጋርታለች።በስምንት ሰዓት ጨዋታቸውን ያካሄዱት ኬንያ እና ብሩንዲ ሲሆኑ ኬንያ 1-0 እየመራች አመዛኙ የጨዋታው ደቂቃዎች ብትቆይም ብሩንዲ በጨዋታው መገባደጃ አከባቢ ግብ አስቆጥራ ከመሸነፍ ድናለች።የዕለቱ ሁለተኛ ጨዋታ አዘጋጇ ኤርትራን ከ ሱዳን ያገናኘው ሲሆን በርካታ ተመልካችም ተከታትሎታል። በመጀመርያው ጨዋታዋ በደጋፊዋ ፊት ሽንፈት የገጠማት ኤርትራ ግጥሚያውን 6-0 በማሸነፍ ነጥቧን ወደ ሦስት አሳድጋ ወደ ግማሽ ፍፃሜ የማለፍ ተስፋዋን አለምልማለች። አሕመድ አውድ የተባለ ተጫዋች ሦስት ግቦች አስቆጥሮ ሐት-ትሪክ ሲሰራ ተመስገን ተስፋይ የተባለው የመስመር ተጫዋች ደግሞ አንድ ጎል አስቆጥሯል። የተቀሩት ሁለት ግቦች ተያ አሕመድ የተባለ የሱዳን ተከላካይ በራሱ ግብ ላይ የተቆጠሩ ናቸው።ቡድን | ተጫወተ | ልዩነት |\xa0 ነጥብ1) ኬንያ 3 (+6)\xa0 \xa072) ብሩንዲ 3 (+2) 73) ኤርትራ 2 (+5) 34) ሶማልያ 2 (-3) 05) ሱዳን 2\xa0 (-10) 0ውድድሩ ነገም ሲቀጥል ደቡብ ሱዳን ከ ታንዛንያ በ8:00 ፣ ኢትዮጵያ ከሩዋንዳ በ10:30 ይጫወታሉ።',
]
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_256 and dim_128
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 62,833 training samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 3 tokens mean: 16.23 tokens max: 91 tokens	min: 35 tokens mean: 315.61 tokens max: 512 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  የ8ኛ እና የ12ኛ ክፍል ተማሪዎች የማካካሻ ትምህርት መማር ጀመሩ።	ባሕር ዳር፡ ጥቅምት 10/2013 ዓ.ም (አብመድ) በባሕር ዳር ከተማ አስተዳደር ለሚገኙ የ12ኛ እና የ8ኛ ክፍል ተማሪዎች የማካካሻ ትምህርት መስጠት መጀመሩን መምሪያው አስታውቋል፡፡በባሕር ዳር ከተማ አስተዳደር ለሚገኙ ለ12ኛ እና ለ8ኛ ክፍል ተማሪዎች ሀገራዊና ሀገር አቀፍ ዜና ፈተና ከመወስዳቸው በፊት ለ45 ቀናት የሚቆይ የማካካሻ ትምህርት ከጥቅምት 09/2013 ዓ.ም ጀምሮ መስጠት መጀመሩን የከተማ አስተዳደሩ ትምህርት መምሪያ ምክትል ኃላፊ መላክ ጀመረ ተናግረዋል፡፡“ዛሬ ተቀብለን ማስተማር የጀመርነው የኮሮናቫይረስን ለመከላከል የአፍና የአፍንጫ መሸፈኛ ጭምብል የተጠቀሙ ተማሪዎችን ብቻ ነው፡፡ ከትምህርት ሚኒስቴር የተላከው ጭምብል እስከዛሬ ባይደርሰንም ወላጆች ለልጆቻቸው በገዙት ተጠቅመን ነው ማስተማር የጀመርነው” ብለዋል አቶ መላክ። መማርም ሆነ ማስተማር የሚቻለው ጤና ሲኖር ብቻ ስለሆነ ተማሪዎች ያለማንም ክትትል ጭምብል እንዲጠቀሙም ጥሪ አቅርበዋል፡፡በሚቀጥለው ሳምንት ከ1ኛ ክፍል በስተቀር ሁሉም ትምህርት ቤቶች ለሦስት ሳምንታት የማካካሻ ትምህርት እንደሚወስዱ የተናገሩት ምክትል መምሪያ ኃላፊው ከማካካሻው ትምህርት በኋላ የ2013 ትምህርት ዘመን ሙሉ በሙሉ የመማር ማስተማር ሂደቱ እንደሚቀጥል አስገንዝበዋል፡፡ወረርሽኙን ለመከላከል ሲባል ትምህርት ሚኒስቴር ባስቀመጠው አቅጣጫ መሠረት የመንግሥት ትምህርት ቤቶች ከአንድ እስከ ሦስት ፈረቃ እንዲሁም የግል ትምህርት ቤቶች ደግሞ በአንድ እና ሁለት ፈረቃ ብቻ ማስተማር እንደሚቀጥሉ አቶ መላክ ጠቁመዋል፡፡
  በክልሎች በተፈጠሩ ግጭቶች ላይ ተሳትፈዋል በተባሉ 1 ሺህ 323 ተጠርጣሪዎች ላይ ክስ ተመሰረተ	በተለያዩ ክልሎች በተፈጠሩ ግጭቶች ላይ ተሳትፈዋል በተባሉ 1 ሺህ 323 ተጠርጣሪዎች ላይ ክስ ተመሰረተ።በ2011 በጀት ዓመት በተለያዩ ክልሎች በተፈጠሩ ግጭቶች ተሳትፈዋል በተባሉ 1 ሺህ 323 ተጠርጣሪዎች ላይ ክስ መመስረቱን የኢፌዲሪ ጠቅላይ ዐቃቤ ሕግ አስታወቀ፡፡በተፈጠረው ሁከትና ብጥብጥ 1 ሺህ 229 ሰዎች ህይዎት ያለፈ ሲሆን በ1 ሺህ 393 ሰዎች ላይ ደግሞ ቀላልና ከባድ የአካል ጉዳት ሲደርስ በ19 ሰዎች ላይ የግድያ ሙከራ መደረጉን በጠቅላይ ዐቃቤ ሕግ የተደራጁ ድንበር ተሸጋሪ ወንጀሎች ዳይሬክተር የሆኑት አቶ ፍቃዱ ፀጋ ገልፀዋል፡፡በግጭቶቹ ከ2.2 ቢሊዮን ብር በላይ የሚገመት የዜጎች ንብረት የወደመ ሲሆን፤ 1.2 ሚሊዮን ዜጎች ከመኖሪያ ቤታቸውና ከአካባቢያቸው ተፈናቅለዋል፡፡ከተከሳሾቹ መካከል 645 ተጠርጣሪዎች በቁጥጥር ስር ውለው ጉዳያቸው እየታየ ሲሆን 667 የሚሆኑ ተጠርጣሪዎች ደግሞ በቁጥጥር ስር አልዋሉም፡፡የ10 ተጠርጣሪዎች ክስም በምህረት መነሳቱን ዳይሬክተሩ አክለዋል፡፡በመጨረሻም አቶ ፍቃዱ ተጠርጣሪዎችን በቁጥጥር ስር ለማዋል በሚደረግ እንቅስቃሴ ዙሪያ የሚስተዋለው ክፍተት አስመልክቶ መፍትሔ ያሉትን ሀሳብ ሲጠቁሙ ይህንን ችግር ለመቅረፍ ህብረተሰቡና የሚመለከታቸው ባለድርሻ አካላት ከፍትህ አካላት ጎን በመቆምና ተጠርጣሪዎችን አሳልፎ በመስጠት በኩል በጉዳዩ ላይ በባለቤትነት ስሜት ሊሰሩ እንደሚገባ አጽእኖት ሰጥተው መልዕክታቸውን አስተላልፈዋል፡፡በሌላ በኩል በአማራ ክልል በጃዊ ወረዳና በመተክል ዞን፤ በጎንደርና አካባቢው በተፈጠረ ሁከትና ብጥብጥ፤ በሰሜን ሸዋ አስተዳደር እንዲሁም በቤንሻጉል ጉምዝ ክልል ከማሻ ዞን ውስጥ በሚገኙ የተለያዩ ወረዳዎችና ቀበሌዎችና የዚሁ ዞን አጎራባች በሆነው በኦሮሚያ ክልል ምስራቅና ምዕራብ ወለጋ ዞን በተለያዩ ቀ...
  ከሽመና ሥራ ---- እስከ ሚሊየነርነት!	“ይቅርታ መጠየቅ ጀግንነት እንጂ ሽንፈት አይደለም”የኮንሶው ተወላጅ አቶ ዱላ ኩሴ፤ቤሳቤስቲን አልነበራቸውም፡፡ ለብዙ ዓመታት በሽመና ስራ ላይ ቆይተዋል፡፡ በብዙ ልፋትና ትጋት፣ወጥተው ወርደው፣ ነው ለስኬት የበቁት፡፡ ዛሬበሚሊዮን ብሮች የሚንቀሳቀሱ የንግድ ድርጅቶች ባለቤት ሆነዋል፡፡ ባለጠጋ ናቸው፡፡ የ50 ዓመቱ ጎልማሳ አቶ ዱላ፤በልጆችም ተንበሽብሸዋል፡፡ የ17 ልጆች አባት ናቸው፡፡ በቅርቡበሚዲያ የሰጡት አንድ አስተያየት የአገሬውን ህዝብ ማስቆጣቱን የሚናገሩት ባለሃብቱ፤አሁን በሽማግሌ እርቅ ለመፍጠር እየተሞከረ መሆኑን ጠቁመዋል፡፡ ባለሃብቱ ከህዝቡ ጋር ቅራኔውስጥ የከተታቸው ጉዳይ ምን ይሆን? የአዲስ አድማስ ጋዜጠኛ ማህሌት ኪዳነወልድ፤ ከአቶ ዱላ ኩሴ ጋር ይሄን ጨምሮ በስኬት ጉዟቸውና በንግድ ሥራቸው ዙሪያ አነጋግራቸዋለች፡፡መቼ ነው የሽመና ሥራ የጀመሩት?በ13 ወይም በ14 ዓመቴ ይመስለኛል፡፡ ለቤተሰቤ አራተኛ ልጅ ነኝ፡፡ ለ10 ዓመታት ያህል በሽመና ስራ ላይ ቆይቻለሁ፡፡ ስራዎቼንም የምሸጠው እዛው በአካባቢው ላሉ ሰዎች ነበር፡፡ ቀጣዩ ሥራዎስ ምን ነበር?ወደ ጅንካ በመሄድ ለ4 ዓመታት ያህል ኦሞ ዞን ጂንካ ከተማ ላይ ሽያጩን ቀጠልኩ፡፡ በኋላም ወደ ወላይታ ተመልሼ፣ ማግና ሰዴቦራ /ብርድ ቦታ የሚለበስ የጋቢ አይነት/ መሸጥ ጀመርኩ፡፡ ለ3 ዓመታትም ቦዲቲ እየወሰድኩ ሸጫለሁ፡፡ እንግዲህ አቅም እየጠነከረ፣ ገንዘብ እየተሰበሰበ ሲመጣ፣ አነስተኛ ሸቀጣ ሸቀጥ ሱቅ ከፈትኩኝ፡፡ የቤት እቃና ልብስ መሸጥ ጀመርኩኝ፡፡ ብዙም ሳልቆይ ወደ ከተማ ወርጄ፣ ወደ ሆቴል ስራ ገባሁ፡፡ ተቀጥረው ነው ወይስ የራስዎን ሆቴል?የራሴን ነው፡፡ ኮንሶ እድገት ሆቴል ይባላል፡፡ በ91 ዓመተ ምህረት ነበር ሆቴሉን አነስ አድርጌ የከፈትኩት፡፡ በኋላም የሸቀጣሸቀጥ ገበያው እየተቀዛቀዘ በ...

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

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

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy : epoch
• per_device_train_batch_size : 128
• per_device_eval_batch_size : 128
• num_train_epochs : 4
• lr_scheduler_type : cosine
• warmup_ratio : 0.1
• seed : 16
• fp16 : True
• load_best_model_at_end : True
• optim : adamw_torch_fused
• batch_sampler : no_duplicates

All Hyperparameters

Training Logs

Framework Versions

• Python: 3.11.11
• Sentence Transformers: 3.4.1
• Transformers: 4.49.0
• PyTorch: 2.6.0+cu124
• Accelerate: 1.3.0
• Datasets: 3.3.2
• 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}
}