File size: 53,470 Bytes
3921fd8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 |
---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:3136
- loss:ContrastiveLoss
base_model: sergeyzh/rubert-tiny-turbo
widget:
- source_sentence: Здравствуйте! Я ищу узкую посудомоечную машину шириной 45 см. Какие
модели вы можете порекомендовать?
sentences:
- '{''long_web_name'': ''Cactus Экран Cactus 150x150см Wallscreen CS-PSW-150X150-SG
1:1 настенно-потолочный рулонны'', ''price'': 4915.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/cactus-ekran-cactus-150x150sm-wallscreen-cs-psw-150x150-sg-11-nastenno-potolochnyy-rulonny-100035844664/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-21/334/577/171/024/226/100035844664b0.jpg'',
''id'': ''100035844664'', ''description'': '''', ''rating'': 4.75, ''review_count'':
8}'
- '{''long_web_name'': ''Напальчники ForAll Wasp Feelers, игровые, для игр на смартфоне'',
''price'': 200.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/napalchniki-forall-wasp-feelers-igrovye-dlya-igr-na-smartfone-600008773480/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-14/858/871/102/521/0/600008773480b0.jpg'',
''id'': ''600008773480'', ''description'': ''Игровые напальчники ForAll.Напальчники
ForAll были созданы специально для мобильных игр. Благодаря использованию инновационных
материалов, они заметно улучшают показатели скольжения пальца по экрану телефона,
даже при отсутствии не нём олеофобного покрытия. Высокая проводимость материалов
напальчников позволяет увеличить чувствительность и точность каждого движения
ваших пальцев по экрану вашего гаджета. Компактные, очень тонкие и при этом прочные,
напальчники Sarafox не создают дискомфорта при использовании и не оставляют следов
на экране вашего смартфона. В сочетании с низкой ценой, - это идеальный инструмент
для того, чтобы повысить ваше мастерство на полях сражений мобильных игр. Для
любых игр на мобильном телефоне или планшете (Fortnite, PUBG, FreeFire, Call of
Duty, CoD, Boom beach, Rulеs оf Survivаl, Кnivеs Оut, Survivоr Rоyаlе, Сritiсаl
Орs, Моbilе Lеgеnds, Stаndоff 2, Brawl Stars, Among US).2 шутки (1 пара) в комплекте.
Состав: нейлон, спандекс, нано-углеродное волокно.'', ''rating'': 4.92, ''review_count'':
12}'
- '{''long_web_name'': ''Пылесос Deerma VC55 белый'', ''price'': 11500.0, ''url'':
''https://megamarket.ru/catalog/details/pylesos-deerma-vacuum-cleaner-vc55-belyy-600009446716/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-10/348/655/451/191/140/600009446716b0.png'',
''id'': ''600009446716'', ''description'': ''Мощные вертикальные пылесосы давно
не уступают по эффективности классическим. В сравнении с обычными бытовыми пылесосами
у них есть ряд преимуществ: — меньше весят; — более маневренные; — занимают меньше
места при хранении. Если нужен пылесос для уборки в небольшом помещении, маленькой
квартире без ковров, то вертикальный пылесос подойдет вам лучше любого другого.
Маневренный вертикальный пылесос для дома — также незаменимый помощник при уборке
в труднодоступных местах: под мебелью, на ступеньках. Пылесос вертикальный беспроводной,
имеющий в комплекте половую щетку, щетку с круглым носиком и тонкую насадку поможет
навести чистоту в любом месте, убирая пыль с пола, поверхности мебели и даже из
узких щелей. Ручной пылесос, моющий вертикальный пылесос, пылесос вертикальный
беспроводной — выбирайте технику, исходя из ваших пожеланий, и наслаждайтесь комфортной
уборкой.'', ''rating'': 4.82, ''review_count'': 11}'
- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужны редукторы для моего блендера. Это те детали,
которые помогают передавать вращение от мотора к ножам. Не подскажете, есть ли
у вас такие в наличии?
sentences:
- '{''long_web_name'': ''Набор насадок для кухонного комбайна CASO Pasta Maker for
KM 1800'', ''price'': 20160.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/nabor-nasadok-dlya-kuhonnogo-kombayna-caso-pasta-maker-for-km-1800-600013894198/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-51/528/818/510/270/36/600013894198b0.jpeg'',
''id'': ''600013894198'', ''description'': ''<p><strong>Набор CASO «Паста» для
KM 1800 </strong>используется совместно с кухонным совместно с кухонными комбайнами
KM 1800 Black для производства пасты в частных домах и квартирах. Замесите тесто
для пасты с помощью кухонного комбайна, а затем обработайте его с помощью насадки
для пасты. Насадки изготовлены из нержавеющей стали.</p><p></p><p><strong>ОСОБЕННОСТИ
УСТРОЙСТВА: </strong></p><ul><li><p>Совместимость: к кухонному комбайну CASO KM
1800 Black</p></li><li><p>Материал: нержавеющая сталь</p></li><li><p>Простая установка
насадок</p></li><li><p>Насадка для листов лазаньи: до 140 мм</p></li><li><p>Насадка
для спагетти: 2 мм</p></li><li><p>Насадка для тальятелле: 6.5 мм</p></li></ul>'',
''rating'': 5.0, ''review_count'': 1}'
- '{''long_web_name'': ''Нож к 616 0000 1/100 OSTER 0.25мм (914-81)'', ''price'':
5090.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/nozh-k-616-0000-1-100-oster-025mm-914-81-600004748731/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/403/248/966/102/503/1/600004748731b0.jpg'',
''id'': ''600004748731'', ''description'': ''Описание: Нож Oster 0,1мм №0000?
арт. 76914-816 (окантовочный) для машинки Oster 616-91, Oster 616 Soft Touch,
Oster 616 SILVER Limited Edition. Ножи Oster производятся в США из лучшей высокоуглеродистой
стали ручной обработки, обеспечивая таким образом непревзойденную точность и производительность
лезвия. Ножи закалены до 62-65Rc (по шкале С значения твердости метода Роквелла)
и дополнительно криогенно обработаны, для большего усиления твердости стали. Лезвия
режущих поверхностей заточены, окончательно обработаны, протестированы и проверены
с помощью патентованной технологии Oster®. Таким образом получаются ультра-острые
ножи готовые выдержать длительное испытание временем.'', ''rating'': 5.0, ''review_count'':
4}'
- '{''long_web_name'': ''Электрокексница GALAXY LINE GL2983 белый'', ''price'':
1540.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/elektrokeksnica-galaxy-line-gl2983-belyy-600017137396/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/134/807/194/057/203/600017137396b0.png'',
''id'': ''600017137396_139561'', ''description'': ''<p>Прибор для выпечки пончиков
GALAXY LINE поможет вам приготовить пышные и вкусные пончики для всей семьи или
друзей, не тратя много времени и усилий.</p><p>Рабочая поверхность позволяет приготовить
сразу 4 пончика, а компактные размеры и стильный дизайн позволяет легко разместить
его на любой кухне.</p><p>Прибор оснащен специальным антипригарным покрытием высокого
качества, которое исключает прилипание продуктов и не требует использования большого
количества масла.</p><p>Поверхность легко чистится, обладает высокой стойкостью
к температурным перепадам и механическим воздействиям.</p><p></p><p>Корпус прибора
выполнен из термоустойчивого пластика, который не нагревается в процессе работы,
обеспечивая безопасное использование и позволяет избежать ожогов.</p><p>Модель
станет идеальным выбором для людей, любящих ароматные десерты. </p><p><br></p>'',
''rating'': 5.0, ''review_count'': 4}'
- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужно купить карты памяти MicroSD, чтобы использовать
их в моём телефоне и планшете. Хотелось бы что-то надёжное и с хорошей скоростью
записи. Можете помочь выбрать?
sentences:
- '{''long_web_name'': ''Сетевое зарядное устройство Apple MHJE3ZM/A 20W Power Adapter,
1xUSB Type-C, 2.2A, white'', ''price'': 990.0, ''description'': ''<div><p>Сетевое
зарядное устройство Apple MHJE3ZM/A 20W Power Adapter, 1xUSB Type-C, 2.2A, white
— универсальная модель, совместимая со всеми современными гаджетами.</p>\n<h2>Продуманная
конструкция</h2>\n<p>Корпус выполнен из качественного пластика — прочный материал,
устойчивый к механическим повреждениям. Дополнительные технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>Подходит
для зарядки смартфонов, планшетов, ноутбуков, наушников и других устройств.</li>\n<li>Стандарт
быстрой зарядки Power Delivery обеспечивает высокую скорость передачи энергии.</li>\n<li>Защита
от короткого замыкания и перегрева продлевают срок службы.</li>\n</ul>\n<p>Мощность
20 Вт позволяет быстро зарядить аккумулятор практически любого современного гаджета.
Для удобства использования предусмотрен съемный кабель.</p></div>'', ''rating'':
4.8, ''review_count'': 8132}'
- '{''long_web_name'': ''Чайная машина Rommelsbacher TA 1200 1 л черный'', ''price'':
0.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/termopot-rommelsbacher-ta-1200-100000566245/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-20/153/022/951/418/59/100000566245b0.png'',
''id'': ''100000566245_41866'', ''description'': ''В современном ритме жизни,
когда каждая минута на вес золота, ждать, пока вскипит чайник – порой, непозволительная
роскошь. С чайным автоматом Rommelsbacher у вас всегда под рукой будет вода подходящей
температуры. В семьях с маленькими детьми такой прибор просто незаменим, когда
необходимо приготовить детскую смесь.Горячий чай будет готов в любую секунду<ul><li>Объем
в 1 литр подходит для использования в небольших семьях, не расходует лишнюю энергию
на поддержание температуры.</li><li>Мощность 1200 Вт достаточно для достаточно
быстрого нагрева и поддержания заданной температуры.</li><li>Термопот работает
в четырех температурных режимах: 80 и 85 С, 90 и 100 С.</li><li>Безопасность работы
обеспечивает автоматическое отключение при закипании и при отсутствии воды.</li><li>Долгую
службу прибору обеспечит фильтр от накипи из нержавеющей стали.</li><li>Вы почувствуете
настоящий вкус воды, а не пластика: внутренняя колба (бак для воды) выполнена
из прочной нержавеющей стали.</li><li>Термопот комфортен в использовании: он оборудован
дисплеем, индикаторами включения, температуры и уровня воды, имеется внутренняя
подсветка.</li></ul>Покупая для дома или рабочего места чайный автомат Rommelsbacher
TA 1200, вы получаете надежность, качество и комфорт от немецкого производителя
по выгодной цене.'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
- '{''long_web_name'': ''Моноблок iRU Office 23IH5P Black (1864652)'', ''price'':
61474.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/monoblok-iru-23ih5p-chernyy-1864652-100046661983/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-16/361/299/661/213/124/5/100046661983b0.png'',
''id'': ''100046661983'', ''description'': ''<p>Моноблок iRU Office 23IH5P (1864652)
— это современный компьютер, который отличается компактностью и производительностью.</p>\n<h2>Комфортная
работа</h2>\n<p>Мощный процессор Intel Core i3 обеспечивает высокую скорость обработки
данных. Монитор с диагональю 23,8 дюймов имеет разрешение Full HD. Благодаря этому
изображение получается четким и детализированным. Другие технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>оперативная
память объемом 8 Гб позволяет быстро загружать программы;</li>\n<li>внутренний
жесткий диск SSD на 120 Гб дает возможность хранить большое количество информации;</li>\n<li>видеокарта
Intel UHD Graphics 630 поддерживает воспроизведение видео в высоком качестве.</li>\n</ul>\n<p>На
передней панели расположены два динамика мощностью 2 Вт. Они обеспечивают качественное
звучание. На задней панели находятся разъемы для подключения внешних устройств.
Есть встроенный микрофон и веб-камера. Установлена операционная система Windows
10 Pro.</p>'', ''rating'': 5.0, ''review_count'': 3}'
- source_sentence: Здравствуйте! Я хочу купить пылесос, который небольшой и удобный,
чтобы им можно было быстро убирать мусор с пола. Подскажите, пожалуйста, у вас
есть такие вертикальные пылесосы?
sentences:
- '{''long_web_name'': ''Пылесос Gorenje SVC252FMWT белый'', ''price'': 17099.0,
''description'': '''', ''rating'': 4.61, ''review_count'': 23}'
- '{''long_web_name'': ''Полка для DVD-плеера Novigo NV-360 B'', ''price'': 129.0,
''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/novigo-nv-360-b-100025351075/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/16925241112/100025351075b0.jpg'',
''id'': ''100025351075'', ''description'': '''', ''rating'': 4.83, ''review_count'':
69}'
- '{''long_web_name'': ''Аксессуар для принтеров Konica Minolta (9961026723)'',
''price'': 10.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/aksessuar-dlya-printerov-konica-minolta-9961026723-600008281362/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/690/288/244/717/209/600008281362b0.jpeg'',
''id'': ''600008281362_76846'', ''description'': ''Инструкция Konica Minolta для
bizhub С257i (9961026723)'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
- source_sentence: Здравствуйте! Я хочу купить внешний диск для хранения данных, желательно
SSD. Нужно, чтобы он был надёжным и быстрым, для переноса больших файлов. Можете
помочь подобрать подходящий?
sentences:
- '{''long_web_name'': ''Сумка унисекс K&F Concept Storage Bag черная, 26х16х10
см'', ''price'': 3259.0, ''description'': ''<p>Поместится все <p>В сумке предусмотрено
23 отделения для хранения самых разных вещей: смартфон, зарядное устройство, кабели
для передачи данных, usb-накопители, ключи от машины, банковские карты и прочие
ценности </p> Полный или частичный доступ <p>Удобная функция открытия и закрытия
на 120° позволяет использовать несколько комбинаций внутренних отсеков, обеспечивая
высокую степень свободы в адаптации к различным сценариям использования, делая
организацию вещей еще более удобной </p> Для путешествий и работы <p>Компактная
и легкая сумка весом всего 250 г - идеальный выбор для деловых встреч или путешествий.
Она не занимает много места в чемодане или рюкзаке, но при этом обладает внушительной
вместимостью </p> Прочные и надежные материалы изготовления <p>Модель изготовлена
из водонепроницаемого нейлона, с высокопрочной строчкой и противоугонной молнией,
гарантирующей износостойкость и долговечность. Она надежно защищает хранящиеся
внутри вещи от каких либо повреждений </p> Водонепроницаемый нейлон <p>Благодаря
водонепроницаемому нейлону сумка не пропускает влагу внутрь, а также обеспечивает
легкий уход за внешней поверхностью. Внутри модель оснащена эластичной тканью,
отличающейся особой мягкостью и безопасностью для хрупких предметов или гаджетов
</p></p>'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
- '{''long_web_name'': ''Внешний SSD диск KingSpec 240 ГБ Z3-240'', ''price'': 4129.0,
''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
- '{''long_web_name'': ''Чайная машина Cooleq JD-12 12 л серебристый'', ''price'':
54095.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/sokoohladitel-cooleq-jd-12-100042900979/'',
''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/117/347/633/386/112/1/100042900979b0.png'',
''id'': ''100042900979_126197'', ''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'':
0}'
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
- cosine_accuracy_threshold
- cosine_f1
- cosine_f1_threshold
- cosine_precision
- cosine_recall
- cosine_ap
model-index:
- name: SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
results:
- task:
type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset:
name: item classification
type: item-classification
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.9260204081632653
name: Cosine Accuracy
- type: cosine_accuracy_threshold
value: 0.7458415031433105
name: Cosine Accuracy Threshold
- type: cosine_f1
value: 0.7972027972027971
name: Cosine F1
- type: cosine_f1_threshold
value: 0.7458415031433105
name: Cosine F1 Threshold
- type: cosine_precision
value: 0.7037037037037037
name: Cosine Precision
- type: cosine_recall
value: 0.9193548387096774
name: Cosine Recall
- type: cosine_ap
value: 0.7692186034218071
name: Cosine Ap
---
# SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo). It maps sentences & paragraphs to a 312-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:** [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo) <!-- at revision 93769a3baad2b037e5c2e4312fccf6bcfe082bf1 -->
- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
- **Output Dimensionality:** 312 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 2048, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 312, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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:
```bash
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("denis-gordeev/reranker_dialog_items_biencoder_rubert-tiny-turbo-3")
# Run inference
sentences = [
'Здравствуйте! Я хочу купить внешний диск для хранения данных, желательно SSD. Нужно, чтобы он был надёжным и быстрым, для переноса больших файлов. Можете помочь подобрать подходящий?',
"{'long_web_name': 'Внешний SSD диск KingSpec 240 ГБ Z3-240', 'price': 4129.0, 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}",
"{'long_web_name': 'Чайная машина Cooleq JD-12 12 л серебристый', 'price': 54095.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/sokoohladitel-cooleq-jd-12-100042900979/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/117/347/633/386/112/1/100042900979b0.png', 'id': '100042900979_126197', 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 312]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Binary Classification
* Dataset: `item-classification`
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.926 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.7458 |
| cosine_f1 | 0.7972 |
| cosine_f1_threshold | 0.7458 |
| cosine_precision | 0.7037 |
| cosine_recall | 0.9194 |
| **cosine_ap** | **0.7692** |
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 3,136 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | text | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 43.03 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 52 tokens</li><li>mean: 310.0 tokens</li><li>max: 1009 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~81.90%</li><li>1: ~18.10%</li></ul> |
* Samples:
| anchor | text | label |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Привет! Подскажите, пожалуйста, у вас есть средства для чистки и ухода за холодильником? Ищу что-то недорогое, но эффективное.</code> | <code>{'long_web_name': 'ТЭН для водонагревателя ИТАТЭН ITA-30047', 'price': 1243.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/ten-dlya-vodonagrevatelya-itaten-ita-30047-600005611737/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/149/578/704/111/611/600005611737b0.jpeg', 'id': '600005611737', 'description': 'Нагревательный элемент для плоского водонагревателя Термекс: RZB 30F, 50F, 80F, 100F ; RZB 30L, 50L, 80L, 100L ; RZB 30FV, 50FV, 80FV, 100FV; IF 30V, 50V, 80V, 100V; ID 30V, 50V, 80V, 100V, Термекс IQ 30 V, Термекс IQ 50 V, Термекс IQ 80 V, Термекс IQ 100 V.Характеристики: Длина: 310 мм;Артикул: 30047;Применение: Для водонагревателей;Совместимость: Garanterm, Thermex;Тип ТЭНа: RF;Мощность: 1300 Вт;Материал: Нержавеющая сталь;Диаметр фланца: 64 мм;Трубка под термостат: Есть;Объем бака: 30 л, 50 л, 80 л, 100 л, 120 л, 150 л;Тип контактов: Клеммы под разъем;Производитель: Китай;Место под анод: М4;Напряжение: 220;Тип водонагревателя: Плоский;Размещение бака: Вер...</code> | <code>0</code> |
| <code>Здравствуйте! Я Андрей, мне 38 лет, я покупаю у вас товары для своего бизнеса по ремонту бытовой техники в Воронеже. Мне нужны моноблоки — это такие настольные компьютеры, где всё встроено в монитор. Интересуют недорогие модели для тестирования программного обеспечения и проведения диагностики. Можете порекомендовать что-то подходящее?</code> | <code>{'long_web_name': 'Моноблок MSI PRO AP242 12M-450RU белый', 'price': 78299.0, 'description': '<p>Моноблок MSI Pro AP242 12M-450RU — это производительная рабочая станция для офисных задач.</p>\n<h2>Комфортная работа</h2>\n<p>Корпус выполнен в белом цвете. Матовое покрытие дисплея защищает от бликов. Другие технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>мощный процессор Intel Core i5 12400;</li>\n<li>графический чип UHD Graphics 730;</li>\n<li>оперативная память объемом 16 Гб с возможностью расширения до 64 Гб;</li>\n<li>встроенная веб-камера для общения через Skype и Zoom;</li>\n<li>внутренний накопитель SSD на 512 Гб обеспечивает быстрый доступ к файлам;</li>\n<li>поддерживается беспроводная сеть стандарта 802.11ax.</li>\n</ul>\n<p>Предусмотрены два порта USB 3.2 Type-C и два USB 2.0 Type-A. Есть выход HDMI для подключения монитора или телевизора. Для воспроизведения звука есть встроенные динамики и микрофон.</p>', 'rating': 5.0, 'review_count': 18}</code> | <code>0</code> |
| <code>Здравствуйте! Мне нужно купить карты памяти MicroSD, чтобы использовать их в моём телефоне и планшете. Хотелось бы что-то надёжное и с хорошей скоростью записи. Можете помочь выбрать?</code> | <code>{'long_web_name': 'Флэш карта Kingston Canvas Select Plus SDCS2/32GB microSDHC Class10, 32 Gb, adapter', 'price': 740.0, 'description': '', 'rating': 4.93, 'review_count': 587}</code> | <code>1</code> |
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
"margin": 0.5,
"size_average": true
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 392 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 392 samples:
| | anchor | text | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 42.23 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 53 tokens</li><li>mean: 312.93 tokens</li><li>max: 1058 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~84.18%</li><li>1: ~15.82%</li></ul> |
* Samples:
| anchor | text | label |
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Здравствуйте! Мне нужны магнитные кабели для зарядки моих устройств в походах. Хочу заказать несколько штук, можно с разными разъёмами (USB-C, Micro USB, и Lightning). Желательно, чтобы они были качественными и прочными. Можете помочь с этим?</code> | <code>{'long_web_name': 'ТЭН для водонагревателя ИТАТЭН ITA-30047', 'price': 1243.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/ten-dlya-vodonagrevatelya-itaten-ita-30047-600005611737/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/149/578/704/111/611/600005611737b0.jpeg', 'id': '600005611737', 'description': 'Нагревательный элемент для плоского водонагревателя Термекс: RZB 30F, 50F, 80F, 100F ; RZB 30L, 50L, 80L, 100L ; RZB 30FV, 50FV, 80FV, 100FV; IF 30V, 50V, 80V, 100V; ID 30V, 50V, 80V, 100V, Термекс IQ 30 V, Термекс IQ 50 V, Термекс IQ 80 V, Термекс IQ 100 V.Характеристики: Длина: 310 мм;Артикул: 30047;Применение: Для водонагревателей;Совместимость: Garanterm, Thermex;Тип ТЭНа: RF;Мощность: 1300 Вт;Материал: Нержавеющая сталь;Диаметр фланца: 64 мм;Трубка под термостат: Есть;Объем бака: 30 л, 50 л, 80 л, 100 л, 120 л, 150 л;Тип контактов: Клеммы под разъем;Производитель: Китай;Место под анод: М4;Напряжение: 220;Тип водонагревателя: Плоский;Размещение бака: Вер...</code> | <code>0</code> |
| <code>Здравствуйте! Мне нужны сумки и рюкзаки для фототехники. Что-то удобное и вместительное, чтобы можно было безопасно носить зеркальный фотоаппарат и несколько объективов. Можно посмотреть варианты?</code> | <code>{'long_web_name': 'Аксессуар для принтеров Konica Minolta (9961026723)', 'price': 10.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/aksessuar-dlya-printerov-konica-minolta-9961026723-600008281362/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/690/288/244/717/209/600008281362b0.jpeg', 'id': '600008281362_76846', 'description': 'Инструкция Konica Minolta для bizhub С257i (9961026723)', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}</code> | <code>0</code> |
| <code>Здравствуйте! Ищу умные часы Apple Watch Series 2. Скажите, пожалуйста, есть ли у вас в наличии?</code> | <code>{'long_web_name': 'Смарт-часы Apple Watch Series 9 45 мм Midnight размер ML', 'price': 58373.0, 'description': 'Смарт-часы Apple Watch. Материал корпуса — алюминий. Время работы в активном режиме — до 18 часов. Функция Double Tap активируется посредством двух быстрых касаний указательного и большого пальцев — можно ответить на звонок, выключить будильник и управлять воспроизведением музыки. Объем встроенной памяти — 64 Гб. В комплекте — кабель USB?C с магнитным креплением для быстрой зарядки', 'rating': 4.97, 'review_count': 114}</code> | <code>0</code> |
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
"margin": 0.5,
"size_average": true
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `num_train_epochs`: 1
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `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
- `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`: 1
- `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`: True
- `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
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | item-classification_cosine_ap |
|:----------:|:-------:|:-------------:|:---------------:|:-----------------------------:|
| 0 | 0 | - | 0.0302 | 0.3988 |
| 0.2551 | 100 | 0.0129 | - | - |
| 0.5102 | 200 | 0.0065 | - | - |
| **0.6378** | **250** | **-** | **0.0065** | **0.7692** |
| 0.7653 | 300 | 0.0058 | - | - |
| 1.0 | 392 | - | 0.0065 | 0.7692 |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.10.13
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.47.1
- PyTorch: 2.2.1
- Accelerate: 1.2.1
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## 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",
}
```
#### ContrastiveLoss
```bibtex
@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},
title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping},
year={2006},
volume={2},
number={},
pages={1735-1742},
doi={10.1109/CVPR.2006.100}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |