CrossEncoder based on yoriis/arabert-tydi-ar

This is a Cross Encoder model finetuned from yoriis/arabert-tydi-ar using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

Model Type: Cross Encoder
Base model: yoriis/arabert-tydi-ar
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Output Labels: 1 label

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Documentation: Cross Encoder Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Cross Encoders on Hugging Face

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 CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("yoriis/arabert-tydi-tafseer-quqa-ar")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['ما حال الإنسان إذا أصابه الضر؟ ', 'وإذا مس الإنسان الضر دعانا لجنبه أو قاعدا أو قآئما فلما كشفنا عنه ضره مر كأن لم يدعنا إلى ضر مسه كذلك زين للمسرفين ما كانوا يعملون{12}يونس.'],
    ['بماذا كان هلاك قوم لوط\xa0عليه السلام\xa0 ؟', 'واذكروا إذ جعلكم خلفاء من بعد عاد وبوأكم في الأرض تتخذون من سهولها قصورا وتنحتون الجبال بيوتا فاذكروا آلاء الله ولا تعثوا في الأرض مفسدين{74} الأعراف'],
    ['ما أصاب أحد من مكروه فبإذن الله تعالى ويجب التسليم بأمر الله تعالى . اذكر الآية الكريمة.', '\xa0ما أصاب من مصيبة إلا بإذن الله ومن يؤمن بالله يهد قلبه والله بكل شيء عليم{11}التغابن'],
    ['ماذا تعتقد النصارى في عيسى ابن مريم ؟', ' لا يستوي القاعدون من المؤمنين غير أولي الضرر والمجاهدون في سبيل الله بأموالهم وأنفسهم فضل الله المجاهدين بأموالهم وأنفسهم على القاعدين درجة وكلا وعد الله الحسنى وفضل الله المجاهدين على القاعدين أجرا عظيما {95}النساء'],
    ['من هم الذين أنعم الله عليهم ؟', 'الذي أطعمهم من جوع وآمنهم من خوف{4} قريش'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'ما حال الإنسان إذا أصابه الضر؟ ',
    [
        'وإذا مس الإنسان الضر دعانا لجنبه أو قاعدا أو قآئما فلما كشفنا عنه ضره مر كأن لم يدعنا إلى ضر مسه كذلك زين للمسرفين ما كانوا يعملون{12}يونس.',
        'واذكروا إذ جعلكم خلفاء من بعد عاد وبوأكم في الأرض تتخذون من سهولها قصورا وتنحتون الجبال بيوتا فاذكروا آلاء الله ولا تعثوا في الأرض مفسدين{74} الأعراف',
        '\xa0ما أصاب من مصيبة إلا بإذن الله ومن يؤمن بالله يهد قلبه والله بكل شيء عليم{11}التغابن',
        ' لا يستوي القاعدون من المؤمنين غير أولي الضرر والمجاهدون في سبيل الله بأموالهم وأنفسهم فضل الله المجاهدين بأموالهم وأنفسهم على القاعدين درجة وكلا وعد الله الحسنى وفضل الله المجاهدين على القاعدين أجرا عظيما {95}النساء',
        'الذي أطعمهم من جوع وآمنهم من خوف{4} قريش',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 13,476 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: 8 characters mean: 74.1 characters max: 1499 characters	min: 17 characters mean: 135.53 characters max: 1218 characters	min: 0.0 mean: 0.24 max: 1.0

Samples:

sentence_0	sentence_1	label
`ما حال الإنسان إذا أصابه الضر؟`	`وإذا مس الإنسان الضر دعانا لجنبه أو قاعدا أو قآئما فلما كشفنا عنه ضره مر كأن لم يدعنا إلى ضر مسه كذلك زين للمسرفين ما كانوا يعملون{12}يونس.`	`1.0`
`بماذا كان هلاك قوم لوط عليه السلام ؟`	`واذكروا إذ جعلكم خلفاء من بعد عاد وبوأكم في الأرض تتخذون من سهولها قصورا وتنحتون الجبال بيوتا فاذكروا آلاء الله ولا تعثوا في الأرض مفسدين{74} الأعراف`	`0.0`
`ما أصاب أحد من مكروه فبإذن الله تعالى ويجب التسليم بأمر الله تعالى . اذكر الآية الكريمة.`	`ما أصاب من مصيبة إلا بإذن الله ومن يؤمن بالله يهد قلبه والله بكل شيء عليم{11}التغابن`	`1.0`

Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:

{
    "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
    "pos_weight": null
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
num_train_epochs: 4

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: no
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 1
eval_accumulation_steps: None
torch_empty_cache_steps: None
learning_rate: 5e-05
weight_decay: 0.0
adam_beta1: 0.9
adam_beta2: 0.999
adam_epsilon: 1e-08
max_grad_norm: 1
num_train_epochs: 4
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
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: False
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
hub_revision: None
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
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
liger_kernel_config: None
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss
0.5931	500	1.1727
1.1862	1000	0.4899
1.7794	1500	0.4133
2.3725	2000	0.3503
2.9656	2500	0.3202
3.5587	3000	0.2675

Framework Versions

Python: 3.11.13
Sentence Transformers: 4.1.0
Transformers: 4.53.3
PyTorch: 2.6.0+cu124
Accelerate: 1.9.0
Datasets: 4.0.0
Tokenizers: 0.21.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}