README.md

metadata

base_model: intfloat/multilingual-e5-base
datasets: []
language: []
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:2564
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
  - source_sentence: >-
      حضرت عائشہ رضی اللہ عنہا سے مروی ہے کہ رسول اللہ  ﷺ  نے اپنی بیویوں کو
      اختیار دیا تھا لیکن یہ طلاق نہیں بنا  
    sentences:
      - کیا غلام خاوند کے ساتھ نکاح جاری رکھا جا سکتا ہے
      - کیا عدت کے دوران رجوع کرنے کی اجازت ہے
      - رسول اللہ ﷺ نے اپنی بیویوں کو کیا اختیار دیا تھا
  - source_sentence: >-
      حضرت عائشہ  بیان کرتی ہیں  قرآن میں یہ حکم نازل ہوا تھا کہ دس مرتبہ دودھ
      پینے سے حرمت واقع ہوتی ہے  پھر وہ حکم پانچ مرتبہ پینے کی قید کے ساتھ منسوخ
      کر دیا گیا  رسول اللہ ﷺ نے جس وقت وفات پائی تو اس وقت تک پانچ مرتبہ دودھ
      پینے والی آیت قرآن میں پڑھی جاتی تھی  رواہ مسلم 
    sentences:
      - >-
        رسول اللہ ﷺ کی وفات کے وقت قرآن میں کتنی مرتبہ دودھ پینے کا حکم پڑھا
        جاتا تھا
      - کیا نبی ﷺ نے شوہر کو اپنی بیوی کو "بہن" کہنے سے منع فرمایا
      - کیا نامرد ہونے کے دعوے کی صورت میں علیحدگی ممکن ہے
  - source_sentence: '  جناب عکرمہ رحمہ اللہ نبی ﷺ سے بیان کرتے ہیں جیسے کہ سفیان  بن عیینہ  کی روایت میں ذکر ہوا ہے   2221  2222  '
    sentences:
      - کیا عورت عدت کے دوران شوہر کے گھر سے نکل سکتی ہے
      - کیا چار بار زنا کا اقرار کرنے کے بعد سزا دی جاتی ہے
      - نبی ﷺ کی تعلیمات کے مطابق طلاق کا صحیح طریقہ کیا ہے
  - source_sentence: >-
      حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  رسول اللہ ﷺ نے فرمایا  ننگے ہونے سے بچو 
      کیونکہ تمہارے ساتھ وہ فرشتے ہیں جو تمہارے ساتھ ہی رہتے ہیں  اور وہ صرف اس
      وقت جدا ہوتے ہیں جب آدمی بیت الخلا جاتا ہے اور جب اپنی اہلیہ سے تعلق زن و
      شو قائم کرتا ہے  تم ان سے حیا کرو اور ان کی تکریم کرو  رواہ الترمذی 
    sentences:
      - >-
        ظہار کے بعد کفارہ دینے سے پہلے عورت سے جسمانی تعلق قائم کرنے کا حکم کیا
        ہے
      - مملوک عورت اور آزاد مرد کے نکاح میں لعان کا حکم کیا ہے
      - فرشتے کب انسان سے جدا ہوتے ہیں
  - source_sentence: >-
      حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  غزوہ احد کے موقع پر چودہ سال کی عمر میں مجھے
      رسول اللہ ﷺ کی خدمت میں پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے واپس کر دیا  پھر غزوہ
      خندق کے موقع پر پندرہ سال کی عمر میں مجھے پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے جہاد
      کرنے کی اجازت مرحمت فرما دی  عمر بن عبدالعزیز  نے فرمایا  یہی عمر پندرہ
      سال لڑنے والے جوانوں اور لڑکوں نابالغ میں فرق کرنے والی ہے  متفق علیہ 
    sentences:
      - بیوہ عورت کی عدت کی مدت کتنی ہوتی ہے
      - پندرہ سال کی عمر میں لڑکوں کو کس چیز کی اجازت ہے
      - لعان کرنے والے خاوند و بیوی میں سے جھوٹا کون ہوتا ہے

SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-base

This is a sentence-transformers model finetuned from intfloat/multilingual-e5-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: intfloat/multilingual-e5-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: XLMRobertaModel 
  (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})
  (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("HASHIRREHMAN/DIVORCE_V1")
# Run inference
sentences = [
    'حضرت ابن عمر  بیان کرتے ہیں  غزوہ احد کے موقع پر چودہ سال کی عمر میں مجھے رسول اللہ ﷺ کی خدمت میں پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے واپس کر دیا  پھر غزوہ خندق کے موقع پر پندرہ سال کی عمر میں مجھے پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے جہاد کرنے کی اجازت مرحمت فرما دی  عمر بن عبدالعزیز  نے فرمایا  یہی عمر پندرہ سال لڑنے والے جوانوں اور لڑکوں نابالغ میں فرق کرنے والی ہے  متفق علیہ ',
    'پندرہ سال کی عمر میں لڑکوں کو کس چیز کی اجازت ہے',
    'بیوہ عورت کی عدت کی مدت کتنی ہوتی ہے',
]
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]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 2,564 training samples
• Columns: sentence_0 and sentence_1
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence_0	sentence_1
  type	string	string
  details	min: 18 tokens mean: 125.24 tokens max: 512 tokens	min: 8 tokens mean: 17.26 tokens max: 35 tokens

• Samples:

  sentence_0	sentence_1
  حضرت ابوہریرہ بیان کرتے ہیں رسول اللہ ﷺ نے فرمایا اگر میں کسی کو حکم دیتا کہ وہ کسی شخص کو بطور تعظیم سجدہ کرے تو میں عورت کو حکم دیتا کہ وہ اپنے شوہر کو سجدہ کرے رواہ الترمذی	کیا خواتین کو شوہروں کی عزت و تعظیم کے لئے سجدہ کرنا چاہیے
  حضرت ابن عمر بیان کرتے ہیں غزوہ احد کے موقع پر چودہ سال کی عمر میں مجھے رسول اللہ ﷺ کی خدمت میں پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے واپس کر دیا پھر غزوہ خندق کے موقع پر پندرہ سال کی عمر میں مجھے پیش کیا گیا تو آپ نے مجھے جہاد کرنے کی اجازت مرحمت فرما دی عمر بن عبدالعزیز نے فرمایا یہی عمر پندرہ سال لڑنے والے جوانوں اور لڑکوں نابالغ میں فرق کرنے والی ہے متفق علیہ	پندرہ سال کی عمر میں لڑکوں کو کس چیز کی اجازت ہے
  حضرت ابوذر بیان کرتے ہیں رسول اللہ ﷺ نے فرمایا غلام تمہارے بھائی ہیں اللہ نے انہیں تمہارے زیر تصرف کر دیا ہے اللہ جس کے بھائی کو اس کے زیر تصرف کر دے تو وہ اسے ویسا ہی کھلائے جیسا خود کھائے اور ویسا ہی پہنائے جیسا خود پہنے اور اس سے کوئی ایسا کام نہ لے جو اس کی طاقت سے زیادہ ہو اور اگر وہ اس کے ذمے کوئی ایسا کام لگا دے جو اس کی طاقت سے بڑھ کر ہو تو پھر وہ اس میں اس کی اعانت کرے متفق علیہ	غلاموں کے ساتھ کیسا سلوک کرنا چاہیے

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• per_device_train_batch_size: 6
• per_device_eval_batch_size: 6
• num_train_epochs: 10
• multi_dataset_batch_sampler: round_robin

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: no
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 6
• per_device_eval_batch_size: 6
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_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
• num_train_epochs: 10
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.0
• 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: 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: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: round_robin

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
1.1682	500	0.7401
2.3364	1000	0.1607
3.5047	1500	0.0879
4.6729	2000	0.0388
5.8411	2500	0.0233
7.0093	3000	0.0115
8.1776	3500	0.0064
9.3458	4000	0.0061

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 3.0.1
• Transformers: 4.42.0
• PyTorch: 2.3.0+cu121
• Accelerate: 0.31.0
• Datasets: 2.20.0
• Tokenizers: 0.19.1

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",
}

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}
}