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tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:5777
- loss:BatchAllTripletLoss
base_model: cl-nagoya/sup-simcse-ja-base
widget:
- source_sentence: 科目：金属。名称：ライニング壁スチールパネル。
sentences:
- 科目：金属。名称：内壁-内壁EXP・Jカバー壁B。
- 科目：鉄骨。名称：滑り支承用耐火被覆-FK。
- 科目：既製コンクリート。名称：地下二重壁押出成型セメントパネル。
- source_sentence: 科目：金属。名称：地下1階湧水槽3タラップA。
sentences:
- 科目：金属。名称：ブラインドボックス下り天井軽量鉄骨天井下地。
- 科目：ユニット及びその他。名称：P-#フロア案内サインA。
- 科目：建具。名称：AW-#欄間FIX窓付引違い窓。
- source_sentence: 科目：内外装。名称：天井廻縁。
sentences:
- 科目：植栽。名称：客土。
- 科目：ユニット及びその他。名称：P-#室名サインB。
- 科目：土工。名称：埋戻し(A種)。
- source_sentence: 科目：内外装。名称：4F議場壁化粧吸音板。
sentences:
- 科目：地業。名称：建設発生土処分。
- 科目：免震。名称：SS#免震装置設置手間。
- 科目：地業。名称：施工費(P1)。
- source_sentence: 科目：土工。名称：水替。
sentences:
- 科目：既製コンクリート。名称：地下二重壁押出成型セメントパネル足元金物。
- 科目：木工。名称：4F議場木製リブ(一般部)。
- 科目：既製コンクリート。名称：押出成形セメント板水抜パイプ。
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# SentenceTransformer based on cl-nagoya/sup-simcse-ja-base
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [cl-nagoya/sup-simcse-ja-base](https://huggingface.co/cl-nagoya/sup-simcse-ja-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:** [cl-nagoya/sup-simcse-ja-base](https://huggingface.co/cl-nagoya/sup-simcse-ja-base) <!-- at revision d7315d93baf2c20fffa2b6845330049963509f79 -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(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})
)
```
## 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("Detomo/cl-nagoya-sup-simcse-ja-for-standard-name-v1_0")
# Run inference
sentences = [
'科目：土工。名称：水替。',
'科目：既製コンクリート。名称：押出成形セメント板水抜パイプ。',
'科目：既製コンクリート。名称：地下二重壁押出成型セメントパネル足元金物。',
]
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]
```
<!--
### 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.*
-->
<!--
## 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: 5,777 training samples
* Columns: <code>sentence</code> and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | sentence | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------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| type | string | int |
| details | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 17.53 tokens</li><li>max: 29 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~0.10%</li><li>1: ~0.10%</li><li>2: ~0.10%</li><li>3: ~0.10%</li><li>4: ~0.10%</li><li>5: ~0.10%</li><li>6: ~0.10%</li><li>7: ~0.10%</li><li>8: ~0.10%</li><li>9: ~0.10%</li><li>10: ~0.10%</li><li>11: ~0.10%</li><li>12: ~0.10%</li><li>13: ~0.10%</li><li>14: ~0.10%</li><li>15: ~0.10%</li><li>16: ~0.10%</li><li>17: ~0.10%</li><li>18: ~0.10%</li><li>19: ~0.10%</li><li>20: ~0.10%</li><li>21: ~0.10%</li><li>22: ~0.10%</li><li>23: ~0.10%</li><li>24: ~0.10%</li><li>25: ~0.10%</li><li>26: ~0.10%</li><li>27: ~0.10%</li><li>28: ~0.10%</li><li>29: ~0.10%</li><li>30: ~0.10%</li><li>31: ~0.10%</li><li>32: ~0.20%</li><li>33: ~0.10%</li><li>34: ~0.10%</li><li>35: ~0.10%</li><li>36: ~0.10%</li><li>37: ~0.60%</li><li>38: ~0.40%</li><li>39: ~0.10%</li><li>40: ~0.10%</li><li>41: ~0.10%</li><li>42: ~0.10%</li><li>43: ~0.20%</li><li>44: ~0.10%</li><li>45: ~0.10%</li><li>46: ~0.10%</li><li>47: 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* Samples:
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| <code>科目：共通仮設費。名称：仮囲い。</code> | <code>0</code> |
| <code>科目：共通仮設費。名称：電動パネルゲート。</code> | <code>1</code> |
| <code>科目：共通仮設費。名称：タワークレーン。</code> | <code>2</code> |
* Loss: [<code>BatchAllTripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#batchalltripletloss)
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- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 200
- `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`: 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`: 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`: group_by_label
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss |
|:--------:|:----:|:-------------:|
| 3.0870 | 20 | 0.8892 |
| 6.1739 | 40 | 0.8935 |
| 9.2609 | 60 | 0.862 |
| 13.0870 | 80 | 0.803 |
| 16.1739 | 100 | 0.8154 |
| 19.2609 | 120 | 0.7741 |
| 23.0870 | 140 | 0.7383 |
| 26.1739 | 160 | 0.7381 |
| 29.2609 | 180 | 0.7082 |
| 33.0870 | 200 | 0.6593 |
| 36.1739 | 220 | 0.6816 |
| 39.2609 | 240 | 0.6507 |
| 43.0870 | 260 | 0.6357 |
| 46.1739 | 280 | 0.643 |
| 49.2609 | 300 | 0.6336 |
| 53.0870 | 320 | 0.6392 |
| 56.1739 | 340 | 0.6153 |
| 59.2609 | 360 | 0.6385 |
| 63.0870 | 380 | 0.6034 |
| 66.1739 | 400 | 0.6194 |
| 69.2609 | 420 | 0.6334 |
| 73.0870 | 440 | 0.5934 |
| 76.1739 | 460 | 0.6216 |
| 79.2609 | 480 | 0.6211 |
| 83.0870 | 500 | 0.5974 |
| 86.1739 | 520 | 0.6612 |
| 89.2609 | 540 | 0.5143 |
| 93.0870 | 560 | 0.5871 |
| 96.1739 | 580 | 0.5752 |
| 99.2609 | 600 | 0.5661 |
| 103.0870 | 620 | 0.5879 |
| 106.1739 | 640 | 0.5866 |
| 109.2609 | 660 | 0.5677 |
| 113.0870 | 680 | 0.4864 |
| 116.1739 | 700 | 0.5891 |
| 119.2609 | 720 | 0.617 |
| 123.0870 | 740 | 0.5785 |
| 126.1739 | 760 | 0.534 |
| 129.2609 | 780 | 0.5854 |
| 133.0870 | 800 | 0.5971 |
| 136.1739 | 820 | 0.5309 |
| 139.2609 | 840 | 0.5514 |
| 143.0870 | 860 | 0.5656 |
| 146.1739 | 880 | 0.5106 |
| 149.2609 | 900 | 0.4831 |
| 153.0870 | 920 | 0.497 |
| 156.1739 | 940 | 0.4606 |
| 159.2609 | 960 | 0.4699 |
| 163.0870 | 980 | 0.5007 |
| 166.1739 | 1000 | 0.5483 |
| 169.2609 | 1020 | 0.4527 |
| 173.0870 | 1040 | 0.448 |
| 176.1739 | 1060 | 0.4639 |
| 179.2609 | 1080 | 0.6067 |
| 183.0870 | 1100 | 0.4516 |
| 186.1739 | 1120 | 0.4747 |
| 189.2609 | 1140 | 0.4732 |
| 193.0870 | 1160 | 0.5844 |
| 196.1739 | 1180 | 0.4461 |
| 199.2609 | 1200 | 0.4609 |
### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.48.3
- PyTorch: 2.5.1+cu124
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.3.2
- 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",
}
```
#### BatchAllTripletLoss
```bibtex
@misc{hermans2017defense,
title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
year={2017},
eprint={1703.07737},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
```
<!--
## 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.*
--> |