TurkEmbed4Retrieval

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: newmindai/TurkEmbed4STS
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• 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: NewModel
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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:

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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'Bir yıl tam yelken üniversitesini ne kadar ödeyeceğim',
    "Full Sail Üniversitesi'nde öğrenim ve ücretler 23,117 $ mali yardım olmadan. Oda, yönetim kurulu ve diğer ücretlerin bir araya getirilmesiyle, toplam katılım maliyeti 23,647 $ 'dır. Maliyet ve Yardım. Pahalı öğrenim (23.117 $, eyalet içi ve eyalet dışı öğrenciler için aynı)",
    'Hangi hemoglobin seviyesi anemik olarak kabul edilir - ben anemikim ve 88 g / l hemoglobin seviyesine sahipim. Bu ne kadar ciddi? 88 mi demek istediniz? Normal hemoglobin yaklaşık 15 (+/- az) bu yüzden 8 civarında gerçekten çok düşüktür. Bu aneminin nedeni araştırılmış ve düzgün bir şekilde tedavi edilmiş olmalıdır. Bu arada kan transfüzyonuna ihtiyacınız olabilir',
]
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: 1,840,212 training samples
• Columns: sentence_0, sentence_1, and label
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	sentence_0	sentence_1	label
  type	string	string	float
  details	min: 4 tokensmean: 10.24 tokensmax: 26 tokens	min: 16 tokensmean: 79.54 tokensmax: 138 tokens	min: 0.0mean: 0.49max: 1.0

• Samples:

  sentence_0	sentence_1	label
  Hipotez ve teori tanımı	Teori ve Uygulamada Tanım Hakkında. Tanım sorunu uzun bir geçmişe sahiptir ve Platon ve Aristoteles'ten başlayarak Batı geleneğinin en seçkin düşünürlerinden bazılarının zihinlerini meşgul etmiştir. Ancak aynı zamanda modern toplumun bağlı olduğu sayısız metinleri hazırlamak veya yorumlamak zorunda olan herkesin sürekli karşılaştığı günlük bir sorundur. Teori ve Uygulamada Tanım, zorlukların özellikle akut bir biçimde ortaya çıktığı iki alana odaklanmaktadır: lexicography ve hukuk.	0.0
  Oturma ücreti nedir	Devamını Oku 1 TÜM PORTRAİT SESSIONS INCLUDE... 2 Oturum Ücreti fotoğrafçının Zaman ve Yeteneklerini kapsar. 3 Unutma...** Vergiyi ekleyin! (%8.4 vergi ödemeniz gerekmektedir.) ** Portre seansınızdan önce oturma ücreti alınır.