omarelshehy
commited on
Commit
•
23cb4a0
1
Parent(s):
e29aa11
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -17,48 +17,6 @@ tags:
|
|
17 |
- sentence-transformers
|
18 |
- sentence-similarity
|
19 |
- feature-extraction
|
20 |
-
widget:
|
21 |
-
- source_sentence: ثلاثة كلاب، واحد منهم لديه كرة زرقاء.
|
22 |
-
sentences:
|
23 |
-
- هناك ثلاثة حيوانات.
|
24 |
-
- كل ثلاثة كلاب لديهم ألعاب حمراء
|
25 |
-
- أنثى تلعب كرة القدم
|
26 |
-
- source_sentence: نسبة الكوليسترول في غمد الميالين
|
27 |
-
sentences:
|
28 |
-
- العديد من الخلايا الدبقية التي تصطف على طول محور عصبي مطلوبة لتكوين الميالين بالكامل
|
29 |
-
وعزل خلية عصبية طويلة. يتكون المايلين من حوالي 30٪ بروتين و 27٪ كوليسترول و 43٪
|
30 |
-
فوسفوليبيد ، ويعتمد إنتاج المايلين بشكل كامل على تخليق الكوليسترول في الخلايا
|
31 |
-
الدبقية. مادة دهنية تحيط بأجزاء طويلة من الألياف العصبية. الميالين يعزل الخلايا
|
32 |
-
العصبية ويعزز مرور الإشارات الكهربائية في جميع أنحاء دائرة جهازك العصبي.
|
33 |
-
- جزء من لفافة عنق الرحم يحيط بالشريان السباتي والوريد الوداجي الداخلي والعصب المبهم
|
34 |
-
أو العصب الودي المبهم. الوتر الرسغي. أغماد لأوتار العضلات التي تتحرك فوق الرسغ.
|
35 |
-
غمد مغزلي. غمد عظم الفخذ. الاستثمار الخارجي للعصب البصري. غمد الفخذ. الغمد اللفافي
|
36 |
-
لأوعية الفخذ. غمد هنلي. endoneurium ، وخاصة الاستمرارية الدقيقة حول الفروع الطرفية
|
37 |
-
للألياف العصبية. غمد رقائقي. العجان.
|
38 |
-
- تتضمن البيانات، عند الاقتضاء، مقاييس الأداء.
|
39 |
-
- source_sentence: قد تتأثر تقديرات مخاطر وفيات الأوزون على المدى القصير أيضًا بالمسألة
|
40 |
-
الإحصائية التي اكتشفها معهد الآثار الصحية (Greenbaum, 2002a).
|
41 |
-
sentences:
|
42 |
-
- لم يجد معهد الآثار الصحية أي مشاكل في تقييم مخاطر وفيات الأوزون على المدى القصير
|
43 |
-
- قد ينتج عن الصداع النصفي والصداع العنقودي ألمًا شديدًا من جانب واحد ، ولكن على
|
44 |
-
عكس ألم العصب الثلاثي التوائم ، لا تحدث هذه الحالات عن طريق الحركة أو ملامسة الوجه
|
45 |
-
ولا تستجيب على الفور لكاربامازيبين. انظر الجدول 1 أدناه.
|
46 |
-
- اكتشف معهد الآثار الصحية مشكلة إحصائية مع تقييم مخاطر وفيات الأوزون قصيرة الأجل.
|
47 |
-
- source_sentence: الآثار الجانبية فينيليفرين
|
48 |
-
sentences:
|
49 |
-
- يسبب آثارا جانبية عند بعض المرضى. التأثير الجانبي الأكثر شيوعًا هو السعال المستمر.
|
50 |
-
في حين أن معظم الآثار الجانبية لليزينوبريل غير ضارة ، يجب أن تكون على دراية بالآثار
|
51 |
-
الجانبية الخطيرة ، والتي يمكن أن تشير إلى رد فعل تحسسي ، إذا كنت تعاني من أي آثار
|
52 |
-
جانبية ، يجب عليك التحدث إلى طبيبك. ترتبط أحيانًا بانخفاض ضغط الدم (انخفاض ضغط
|
53 |
-
الدم) ، خاصة في بداية العلاج.
|
54 |
-
- تشمل بعض الآثار الجانبية المحتملة لفينيليفرين الدوخة والأرق والصداع. في معظم الحالات
|
55 |
-
، تميل الآثار الجانبية إلى أن تكون طفيفة ويسهل علاجها بشكل عام.
|
56 |
-
- الرجل يلعب كرة السلة
|
57 |
-
- source_sentence: سوق للمنتجات داخل مبنى كبير ذو جدران بيضاء.
|
58 |
-
sentences:
|
59 |
-
- راكب الدراجة مغطى بالطين
|
60 |
-
- سوق المنتجات داخل مبنى صغير أسود الجدران.
|
61 |
-
- السوق يبيع الخضروات.
|
62 |
model-index:
|
63 |
- name: SentenceTransformer based on FacebookAI/xlm-roberta-large
|
64 |
results:
|
@@ -99,12 +57,17 @@ model-index:
|
|
99 |
- type: spearman_max
|
100 |
value: 0.8288613978074281
|
101 |
name: Spearman Max
|
|
|
|
|
|
|
102 |
---
|
103 |
|
104 |
# SentenceTransformer based on FacebookAI/xlm-roberta-large
|
105 |
|
106 |
This is an **Arabic only** [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [FacebookAI/xlm-roberta-large](https://huggingface.co/FacebookAI/xlm-roberta-large). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
|
107 |
|
|
|
|
|
108 |
## Model Details
|
109 |
|
110 |
### Model Description
|
@@ -147,7 +110,8 @@ Then you can load this model and run inference.
|
|
147 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
148 |
|
149 |
# Download from the 🤗 Hub
|
150 |
-
|
|
|
151 |
# Run inference
|
152 |
sentences = [
|
153 |
'سوق للمنتجات داخل مبنى كبير ذو جدران بيضاء.',
|
@@ -209,6 +173,10 @@ You can finetune this model on your own dataset.
|
|
209 |
| pearson_max | 0.8256 |
|
210 |
| spearman_max | 0.8289 |
|
211 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
212 |
|
213 |
## Citation
|
214 |
|
|
|
17 |
- sentence-transformers
|
18 |
- sentence-similarity
|
19 |
- feature-extraction
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
20 |
model-index:
|
21 |
- name: SentenceTransformer based on FacebookAI/xlm-roberta-large
|
22 |
results:
|
|
|
57 |
- type: spearman_max
|
58 |
value: 0.8288613978074281
|
59 |
name: Spearman Max
|
60 |
+
license: apache-2.0
|
61 |
+
language:
|
62 |
+
- ar
|
63 |
---
|
64 |
|
65 |
# SentenceTransformer based on FacebookAI/xlm-roberta-large
|
66 |
|
67 |
This is an **Arabic only** [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [FacebookAI/xlm-roberta-large](https://huggingface.co/FacebookAI/xlm-roberta-large). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
|
68 |
|
69 |
+
The model is trained using the MatryoshkaLoss for embeddings of size 1024, 786, 512, 128, and 64 for storage optimization (See [Evaluation](#Evaluation)).
|
70 |
+
|
71 |
## Model Details
|
72 |
|
73 |
### Model Description
|
|
|
110 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
111 |
|
112 |
# Download from the 🤗 Hub
|
113 |
+
matryoshka_dim = 786
|
114 |
+
model = SentenceTransformer("omarelshehy/Arabic-STS-Matryoshka", truncate_dim=matryoshka_dim)
|
115 |
# Run inference
|
116 |
sentences = [
|
117 |
'سوق للمنتجات داخل مبنى كبير ذو جدران بيضاء.',
|
|
|
173 |
| pearson_max | 0.8256 |
|
174 |
| spearman_max | 0.8289 |
|
175 |
|
176 |
+
#### Embedding Size and Performance
|
177 |
+
|
178 |
+
This plot shows the slight degradation of performance qith smaller embedding sizes (worth investigating for your case since the benefits are huge compared to the slight loss in performance)
|
179 |
+
|
180 |
|
181 |
## Citation
|
182 |
|