omarelshehy commited on
Commit
23cb4a0
1 Parent(s): e29aa11

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +11 -43
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
- model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
 
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