---
base_model: colorfulscoop/sbert-base-ja
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
- cosine_accuracy_threshold
- cosine_f1
- cosine_f1_threshold
- cosine_precision
- cosine_recall
- cosine_ap
- dot_accuracy
- dot_accuracy_threshold
- dot_f1
- dot_f1_threshold
- dot_precision
- dot_recall
- dot_ap
- manhattan_accuracy
- manhattan_accuracy_threshold
- manhattan_f1
- manhattan_f1_threshold
- manhattan_precision
- manhattan_recall
- manhattan_ap
- euclidean_accuracy
- euclidean_accuracy_threshold
- euclidean_f1
- euclidean_f1_threshold
- euclidean_precision
- euclidean_recall
- euclidean_ap
- max_accuracy
- max_accuracy_threshold
- max_f1
- max_f1_threshold
- max_precision
- max_recall
- max_ap
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:53
- loss:CosineSimilarityLoss
widget:
- source_sentence: 水 の 近く の ドック に 2 人 が 座って い ます 。
sentences:
- 黄色 の 自転車 は レース で 他 の 自転車 を リード し ます 。
- 岩 の 上 に 座って いる 二 人
- 彼 ら は 外 に い ます 。
- source_sentence: 薄紫 色 の ドレス と 明るい ホット ピンク の 靴 を 着た 女性 が 、 水 と コーヒー を 飲んで テーブル に
座って い ます 。
sentences:
- 人々 は 宝石 店 で 働いて い ます 。
- ブラインド デート の 女性 が 座って 、 デート が 現れる の を 待ち ます 。
- 二 人 の 男 が 芝生 で パルクール を 練習 して い ます 。
- source_sentence: 数 人 の 男性 が MMA の 戦い に 参加 して い ます 。
sentences:
- フットボール の 試合 を 開始 する 準備 が でき ました
- 男性 は バレエ に 参加 して い ます 。
- 車 は レース 中 です 。
- source_sentence: 4 人 が 見て いる 間 に 、 アジア の カップル が 結婚 して い ます 。
sentences:
- 水 で 泳ぐ 若い 男 。
- 木 を 切り 倒した 後 、 木 の 切り株 に 座って いる 少年 。
- 人々 は 結婚 して い ます 。
- source_sentence: 遊歩道 に 沿って 並ぶ 自転車 。
sentences:
- 男 は 中 の ソファ で 寝て い ます 。
- 人々 は 眼鏡 を かけて い ます
- 自転車 は 遊歩道 近く の ラック に あり ます 。
model-index:
- name: SentenceTransformer based on colorfulscoop/sbert-base-ja
results:
- task:
type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset:
name: custom arc semantics data jp
type: custom-arc-semantics-data-jp
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.5555555555555556
name: Cosine Accuracy
- type: cosine_accuracy_threshold
value: 0.6945984959602356
name: Cosine Accuracy Threshold
- type: cosine_f1
value: 0.7000000000000001
name: Cosine F1
- type: cosine_f1_threshold
value: 0.5025678277015686
name: Cosine F1 Threshold
- type: cosine_precision
value: 0.56
name: Cosine Precision
- type: cosine_recall
value: 0.9333333333333333
name: Cosine Recall
- type: cosine_ap
value: 0.5061393488629995
name: Cosine Ap
- type: dot_accuracy
value: 0.5555555555555556
name: Dot Accuracy
- type: dot_accuracy_threshold
value: 389.88360595703125
name: Dot Accuracy Threshold
- type: dot_f1
value: 0.7000000000000001
name: Dot F1
- type: dot_f1_threshold
value: 290.5316162109375
name: Dot F1 Threshold
- type: dot_precision
value: 0.56
name: Dot Precision
- type: dot_recall
value: 0.9333333333333333
name: Dot Recall
- type: dot_ap
value: 0.5160094787331293
name: Dot Ap
- type: manhattan_accuracy
value: 0.5925925925925926
name: Manhattan Accuracy
- type: manhattan_accuracy_threshold
value: 417.75958251953125
name: Manhattan Accuracy Threshold
- type: manhattan_f1
value: 0.7000000000000001
name: Manhattan F1
- type: manhattan_f1_threshold
value: 526.9166259765625
name: Manhattan F1 Threshold
- type: manhattan_precision
value: 0.56
name: Manhattan Precision
- type: manhattan_recall
value: 0.9333333333333333
name: Manhattan Recall
- type: manhattan_ap
value: 0.49120872393237447
name: Manhattan Ap
- type: euclidean_accuracy
value: 0.5555555555555556
name: Euclidean Accuracy
- type: euclidean_accuracy_threshold
value: 18.343994140625
name: Euclidean Accuracy Threshold
- type: euclidean_f1
value: 0.7000000000000001
name: Euclidean F1
- type: euclidean_f1_threshold
value: 23.990869522094727
name: Euclidean F1 Threshold
- type: euclidean_precision
value: 0.56
name: Euclidean Precision
- type: euclidean_recall
value: 0.9333333333333333
name: Euclidean Recall
- type: euclidean_ap
value: 0.5013530240766746
name: Euclidean Ap
- type: max_accuracy
value: 0.5925925925925926
name: Max Accuracy
- type: max_accuracy_threshold
value: 417.75958251953125
name: Max Accuracy Threshold
- type: max_f1
value: 0.7000000000000001
name: Max F1
- type: max_f1_threshold
value: 526.9166259765625
name: Max F1 Threshold
- type: max_precision
value: 0.56
name: Max Precision
- type: max_recall
value: 0.9333333333333333
name: Max Recall
- type: max_ap
value: 0.5160094787331293
name: Max Ap
---
# SentenceTransformer based on colorfulscoop/sbert-base-ja
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [colorfulscoop/sbert-base-ja](https://huggingface.co/colorfulscoop/sbert-base-ja) on the csv dataset. 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:** [colorfulscoop/sbert-base-ja](https://huggingface.co/colorfulscoop/sbert-base-ja)
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- csv
### 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': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, '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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
'遊歩道 に 沿って 並ぶ 自転車 。',
'自転車 は 遊歩道 近く の ラック に あり ます 。',
'人々 は 眼鏡 を かけて い ます',
]
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]
```
## Evaluation
### Metrics
#### Binary Classification
* Dataset: `custom-arc-semantics-data-jp`
* Evaluated with [BinaryClassificationEvaluator
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------------------|:----------|
| cosine_accuracy | 0.5556 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.6946 |
| cosine_f1 | 0.7 |
| cosine_f1_threshold | 0.5026 |
| cosine_precision | 0.56 |
| cosine_recall | 0.9333 |
| cosine_ap | 0.5061 |
| dot_accuracy | 0.5556 |
| dot_accuracy_threshold | 389.8836 |
| dot_f1 | 0.7 |
| dot_f1_threshold | 290.5316 |
| dot_precision | 0.56 |
| dot_recall | 0.9333 |
| dot_ap | 0.516 |
| manhattan_accuracy | 0.5926 |
| manhattan_accuracy_threshold | 417.7596 |
| manhattan_f1 | 0.7 |
| manhattan_f1_threshold | 526.9166 |
| manhattan_precision | 0.56 |
| manhattan_recall | 0.9333 |
| manhattan_ap | 0.4912 |
| euclidean_accuracy | 0.5556 |
| euclidean_accuracy_threshold | 18.344 |
| euclidean_f1 | 0.7 |
| euclidean_f1_threshold | 23.9909 |
| euclidean_precision | 0.56 |
| euclidean_recall | 0.9333 |
| euclidean_ap | 0.5014 |
| max_accuracy | 0.5926 |
| max_accuracy_threshold | 417.7596 |
| max_f1 | 0.7 |
| max_f1_threshold | 526.9166 |
| max_precision | 0.56 |
| max_recall | 0.9333 |
| **max_ap** | **0.516** |
## Training Details
### Training Dataset
#### csv
* Dataset: csv
* Size: 53 training samples
* Columns: text1
, text2
, and label
* Approximate statistics based on the first 53 samples:
| | text1 | text2 | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details |
女性 の グループ が ステージ で 演奏 して い ます 。
| パフォーマンス 中 の 女性 。
| 0
|
| 都市 を 歩き 回る 人々 。
| 歯科 治療 を 行って いる 人 。
| 1
|
| 青い ズボン と 重い 作業 ブーツ を 着た 男性 が 、 レンガ で 舗装 さ れた 通り から 白い 紙 吹雪 を 掃除 して い ます 。
| 男 が 通り を 掃除 して い ます 。
| 0
|
* Loss: [CosineSimilarityLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
```json
{
"loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
}
```
### Evaluation Dataset
#### csv
* Dataset: csv
* Size: 53 evaluation samples
* Columns: text1
, text2
, and label
* Approximate statistics based on the first 53 samples:
| | text1 | text2 | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | 岩 の 多い 景色 を 見て 二 人
| 何 か を 見て いる 二 人 が い ます 。
| 0
|
| 白い ヘルメット と オレンジ色 の シャツ 、 ジーンズ 、 白い トラック と オレンジ色 の パイロン の 前 に 反射 ジャケット を 着た 金髪 の ストリート ワーカー 。
| ストリート ワーカー は 保護 具 を 着用 して い ませ ん 。
| 1
|
| 白い 帽子 を かぶった 女性 が 、 鮮やかな 色 の 岩 の 風景 を 描いて い ます 。 岩 層 自体 が 背景 に 見え ます 。
| 誰 か が 肖像 画 を 描いて い ます 。
| 1
|
* Loss: [CosineSimilarityLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
```json
{
"loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: epoch
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_ratio`: 0.4
- `fp16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters