metadata

base_model: Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2
datasets:
  - Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-stsb
  - Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-NLi-Pair-Class
language:
  - ar
library_name: sentence-transformers
metrics:
  - pearson_cosine
  - spearman_cosine
  - pearson_manhattan
  - spearman_manhattan
  - pearson_euclidean
  - spearman_euclidean
  - pearson_dot
  - spearman_dot
  - pearson_max
  - spearman_max
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
  - mteb
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:947818
  - loss:SoftmaxLoss
  - loss:CosineSimilarityLoss
  - transformers
model-index:
  - name: Omartificial-Intelligence-Space/GATE-AraBert-v1
    results:
      - dataset:
          config: ar-ar
          name: MTEB STS17 (ar-ar)
          revision: faeb762787bd10488a50c8b5be4a3b82e411949c
          split: test
          type: mteb/sts17-crosslingual-sts
        metrics:
          - type: cosine_pearson
            value: 82.06597171670848
          - type: cosine_spearman
            value: 82.7809395809498
          - type: euclidean_pearson
            value: 79.23996991139896
          - type: euclidean_spearman
            value: 81.5287595404711
          - type: main_score
            value: 82.7809395809498
          - type: manhattan_pearson
            value: 78.95407006608013
          - type: manhattan_spearman
            value: 81.15109493737467
        task:
          type: STS
      - dataset:
          config: ar
          name: MTEB STS22.v2 (ar)
          revision: d31f33a128469b20e357535c39b82fb3c3f6f2bd
          split: test
          type: mteb/sts22-crosslingual-sts
        metrics:
          - type: cosine_pearson
            value: 54.912880452465004
          - type: cosine_spearman
            value: 63.09788380910325
          - type: euclidean_pearson
            value: 57.92665617677832
          - type: euclidean_spearman
            value: 62.76032598469037
          - type: main_score
            value: 63.09788380910325
          - type: manhattan_pearson
            value: 58.0736648155273
          - type: manhattan_spearman
            value: 62.94190582776664
        task:
          type: STS
      - dataset:
          config: ar
          name: MTEB STS22 (ar)
          revision: de9d86b3b84231dc21f76c7b7af1f28e2f57f6e3
          split: test
          type: mteb/sts22-crosslingual-sts
        metrics:
          - type: cosine_pearson
            value: 51.72534929358701
          - type: cosine_spearman
            value: 59.75149627160101
          - type: euclidean_pearson
            value: 53.894835373598774
          - type: euclidean_spearman
            value: 59.44278354697161
          - type: main_score
            value: 59.75149627160101
          - type: manhattan_pearson
            value: 54.076675975406985
          - type: manhattan_spearman
            value: 59.610061143235725
        task:
          type: STS
widget:
  - source_sentence: امرأة تكتب شيئاً
    sentences:
      - مراهق يتحدث إلى فتاة عبر كاميرا الإنترنت
      - امرأة تقطع البصل الأخضر.
      - مجموعة من كبار السن يتظاهرون حول طاولة الطعام.
  - source_sentence: تتشكل النجوم في مناطق تكوين النجوم، والتي تنشأ نفسها من السحب الجزيئية.
    sentences:
      - لاعب كرة السلة على وشك تسجيل نقاط لفريقه.
      - المقال التالي مأخوذ من نسختي من "أطلس البطريق الجديد للتاريخ الوسطى"
      - قد يكون من الممكن أن يوجد نظام شمسي مثل نظامنا خارج المجرة
  - source_sentence: >-
      تحت السماء الزرقاء مع الغيوم البيضاء، يصل طفل لمس مروحة طائرة واقفة على
      حقل من العشب.
    sentences:
      - امرأة تحمل كأساً
      - طفل يحاول لمس مروحة طائرة
      - اثنان من عازبين عن الشرب يستعدون للعشاء
  - source_sentence: رجل في منتصف العمر يحلق لحيته في غرفة ذات جدران بيضاء والتي لا تبدو كحمام
    sentences:
      - فتى يخطط اسمه على مكتبه
      - رجل ينام
      - المرأة وحدها وهي نائمة في غرفة نومها
  - source_sentence: الكلب البني مستلقي على جانبه على سجادة بيج، مع جسم أخضر في المقدمة.
    sentences:
      - شخص طويل القامة
      - المرأة تنظر من النافذة.
      - لقد مات الكلب
license: apache-2.0

GATE-AraBert-V1

This is GATE | General Arabic Text Embedding trained using SentenceTransformers in a multi-task setup. The system trains on the AllNLI and on the STS dataset.

Model Details

Model Description

Model Type: Sentence Transformer
Base model: Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Datasets:
- all-nli
- sts
Language: ar

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("Omartificial-Intelligence-Space/GATE-AraBert-v1")
# Run inference
sentences = [
    'الكلب البني مستلقي على جانبه على سجادة بيج، مع جسم أخضر في المقدمة.',
    'لقد مات الكلب',
    'شخص طويل القامة',
]
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

Semantic Similarity

Dataset: sts-dev
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.8391
spearman_cosine	0.841
pearson_manhattan	0.8277
spearman_manhattan	0.8361
pearson_euclidean	0.8274
spearman_euclidean	0.8358
pearson_dot	0.8154
spearman_dot	0.818
pearson_max	0.8391
spearman_max	0.841

Semantic Similarity

Dataset: sts-test
Evaluated with EmbeddingSimilarityEvaluator

Metric	Value
pearson_cosine	0.813
spearman_cosine	0.8173
pearson_manhattan	0.8114
spearman_manhattan	0.8164
pearson_euclidean	0.8103
spearman_euclidean	0.8158
pearson_dot	0.7908
spearman_dot	0.7887
pearson_max	0.813
spearman_max	0.8173

Acknowledgments

The author would like to thank Prince Sultan University for their invaluable support in this project. Their contributions and resources have been instrumental in the development and fine-tuning of these models.

## Citation

If you use the GATE, please cite it as follows:

@misc{nacar2025GATE,
      title={GATE: General Arabic Text Embedding for Enhanced Semantic Textual Similarity with Hybrid Loss Training}, 
      author={Omer Nacar, Anis Koubaa, Serry Taiseer Sibaee and Lahouari Ghouti},
      year={2025},
      note={Submitted to COLING 2025},
      url={https://huggingface.co/Omartificial-Intelligence-Space/GATE-AraBert-v1},
}