File size: 50,417 Bytes
adce5e3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
---
base_model: intfloat/multilingual-e5-large
language:
- multilingual
library_name: sentence-transformers
license: apache-2.0
metrics:
- cosine_accuracy
- dot_accuracy
- manhattan_accuracy
- euclidean_accuracy
- max_accuracy
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:10590
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 'query: Silla de listones de madera tropical, de 68 cm de longitud,
    con protección fungicida insecticida e hidrófuga, acabado incoloro, con respaldo,
    soportes y apoyabrazos de madera, colocada con fijaciones mecánicas'
  sentences:
  - 'passage: Pavimento de losas de concreto de diseño irregular con bordes rectos,
    de 10 cm de grosor, a un costo elevado, instaladas con mezcla de cemento en proporción
    1:4, en un área urbana con fácil acceso, en aceras de más de 3 y hasta 5 m de
    ancho o en calzadas/plataformas únicas de más de 7 y hasta 12 m de ancho, considerando
    la interferencia de servicios o mobiliario urbano, en proyectos de hasta 1 m2.'
  - 'passage: Silla de listones de madera reciclada, de 68 cm de longitud, con tratamiento
    anti-UV y resistente a la humedad, acabado mate, sin respaldo, soportes y apoyabrazos
    de metal, ensamblada con adhesivos estructurales.'
  - 'passage: Silla de madera tropical de 68 cm de largo, tratada con protección contra
    hongos e insectos, con un acabado transparente, que incluye respaldo, soportes
    y reposabrazos de madera, ensamblada con anclajes mecánicos.'
- source_sentence: 'query: Radiador de pie con intercambiador de calor interno sencillo
    de tubo de cobre con aletas de aluminio y de bajo caudal de agua, con armazón
    de plancha de acero antivandálica lacado de 20 a 25 cm de ancho 65 a 75 cm de
    altura y 125 a 145 cm de longitud, con purgador, tapon de vaciado y elementos
    de montaje, colocado de pie'
  sentences:
  - 'passage: Radiador vertical con intercambiador de calor de tubo de cobre y aletas
    de aluminio, diseñado para un bajo flujo de agua, con estructura de acero lacado
    resistente al vandalismo, dimensiones de 20 a 25 cm de ancho, 65 a 75 cm de alto
    y 125 a 145 cm de largo, equipado con purgador, tapón de drenaje y accesorios
    de instalación.'
  - 'passage: Formigonament de rases i pous, utilitzant formigó HA - 35 / B / 10 /
    XC4 + XA1 amb una dosi de ciment de 325 kg/m3 i una relació aigua-ciment no superior
    a 0.5, abocat mitjançant cubilot.'
  - 'passage: Radiador de pared con intercambiador de calor externo complejo de tubo
    de acero inoxidable sin aletas y de alto caudal de agua, con estructura de aluminio
    anodizado de 30 a 35 cm de ancho, 70 a 80 cm de altura y 130 a 150 cm de longitud,
    sin purgador, tapón de llenado y elementos de desmontaje, instalado en posición
    horizontal.'
- source_sentence: 'query: Formación de forjado aligerado de espesor 10+15+5 cm con
    un canto total de 30 cm y de 163 a 353 kN·m de momento flector último, para una
    sobrecarga (uso+permanentes) de 4 a 5 kN/m2, formado por semiplaca de hormigón
    pretensado (prelosa) de 10 cm de espesor, 120 a 250 cm de anchura y de luz máx.
    8 m, bovedilla poliestireno de 15 cm de altura y capa de compresión de 5 cm de
    espesor, con una cuantía de 3 kg/ m2 de armadura AP500 S de acero en barras corrugadas,
    armadura AP500 T en mallas electrosoldadas de 15x15 cm y D 6 mm, y una cuantia
    de hormigón 0.086 m3/m2 hormigón para armar HA - 30 / F / 20 / XC4 + XD3 con una
    cantidad de cemento de 325 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.5, vertido con cubilote'
  sentences:
  - 'passage: Pavimento de mezcla asfáltica continua en caliente tipo AC 22 base B
    35/50 G de baja temperatura, utilizando betún asfáltico de penetración y granulometría
    gruesa para la capa base, reciclado de mezcla bituminosa y árido calcáreo, aplicado
    y compactado en un entorno urbano con movilidad restringida, en aceras de más
    de 3 y hasta 5 m de ancho o calzada/plataforma única de más de 7 y hasta 12 m
    de ancho, afectado por servicios o elementos de mobiliario urbano, en proyectos
    que superan los 10 m2.'
  - 'passage: Formación de forjado macizo de espesor 20 cm con un canto total de 40
    cm y de 200 a 400 kN·m de momento flector último, para una sobrecarga (uso+permanentes)
    de 6 a 7 kN/m2, formado por losas de hormigón armado de 20 cm de espesor, 150
    a 300 cm de anchura y de luz máx. 10 m, sin bovedilla, y capa de compresión de
    10 cm de espesor, con una cuantía de 4 kg/m2 de armadura AP600 S de acero en barras
    corrugadas, armadura AP600 T en mallas electrosoldadas de 20x20 cm y D 8 mm, y
    una cuantía de hormigón 0.1 m3/m2 hormigón para armar HA - 35 / F / 25 / XC3 +
    XD2 con una cantidad de cemento de 350 kg/m3 y relación agua cemento =< 0.45,
    vertido con bomba.'
  - 'passage: Construcción de un forjado aligerado con un espesor total de 30 cm,
    compuesto por una semiplaca de hormigón pretensado de 10 cm, bovedillas de poliestireno
    de 15 cm y una capa de compresión de 5 cm, diseñado para soportar momentos flectores
    de 163 a 353 kN·m y una sobrecarga de 4 a 5 kN/m2, utilizando armadura de acero
    AP500 S y AP500 T, y hormigón HA - 30 con una dosificación de cemento de 325 kg/m3.'
- source_sentence: 'query: Hormigonado para encepados, con hormigón para armar con
    aditivo hidrófugo HA - 35 / B / 10 / XC4 + XD3 con una cantidad de cemento de
    325 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.5, colocado con bomba en obras de ingeniería
    civil'
  sentences:
  - 'passage: Colocación de hormigón para cimentaciones, utilizando mezcla con aditivo
    impermeabilizante HA - 35 / B / 10 / XC4 + XD3, con una dosificación de cemento
    de 325 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.5, aplicado mediante
    bomba en proyectos de infraestructura.'
  - 'passage: Coberta amb panell sandvitx d''acer amb aïllament de poliisocianurat
    (PIR) que presenta millores en la resistència al foc, amb un gruix total de 40
    mm, cara exterior nervada en color estàndard, diferent del blanc, i cara interior
    llisa, prelacada a les dues cares, gruix de les planxes (ext/int) 0.6/0.4 mm,
    junt longitudinal encadenat, amb fixació oculta mitjançant tapajunts, amb un pendent
    mínim del 4%.'
  - 'passage: Hormigonado para fundaciones, con hormigón para estructuras con aditivo
    retardante HA - 35 / B / 10 / XC4 + XD3 con una cantidad de cemento de 350 kg/m3
    i relación agua cemento =< 0.6, colocado manualmente en proyectos de edificación.'
- source_sentence: 'query: Paret divisòria per a interior de panell de fusta contralaminada
    de 150 mm de gruix formada per 5 capes de fusta d''avet C24, encolades amb adhesiu
    sense urea-formaldehíde amb la disposició transversal de la fusta en les dues
    cares del panell, amb tractament hidròfug, amb acabat superficial tipus habitatge
    en les dues cares amb fusta d''avet roig amb fusta de Làrix europeu envernissat
    en l''altre en l''altre col·locat amb fixacions mecàniques, desolidarització del
    suport amb banda resilient de cautxú EPDM extruït, fixada amb grapes; unió entre
    panells encadellat fixats amb cargols d''acer i segellat de la cara interior dels
    junts amb cinta adhesiva de goma butílica, amb armadura de polièster i segellat
    de la cara exterior amb cinta autoadhessiva de polietilè amb adhesiu acrílic sense
    dissolvents, amb armadura de polietilè i pel·lícula de separació de paper siliconat,
    prèvia aplicació d''imprimació incolora a base d'' una dispersió acrílica sense
    dissolvents; resolució de traves amb cargols d''acer; fixació de panells amb elements
    d''acer galvanitzat'
  sentences:
  - 'passage: Banc de metall d''alumini anoditzat, de 150 cm de llarg, amb suports
    de fosa d''alumini, instal·lat amb fixacions mecàniques, en un entorn urbà amb
    dificultats d''accés, en voreres de fins a 3 m d''amplada o calçades/plataformes
    úniques de fins a 7 m d''amplada, amb interferències per serveis o elements de
    mobiliari urbà, en projectes de 1 a 5 unitats.'
  - 'passage: Paret separadora per a interiors de panell de fusta contralaminada de
    150 mm de gruix composta per 5 capes de fusta d''avet C24, encolades amb adhesiu
    sense urea-formaldehíde, amb la disposició transversal de la fusta a les dues
    cares del panell, tractada per a resistència a la humitat, amb acabat superficial
    de tipus residencial en ambdues cares amb fusta d''avet roig i fusta de Làrix
    europeu envernissat a l''altre costat, instal·lada amb fixacions mecàniques, desolidarització
    del suport mitjançant banda resilient de cautxú EPDM extruït, fixada amb grapes;
    unió entre panells encadenada amb cargols d''acer i segellat de la cara interior
    dels junts amb cinta adhesiva de goma butílica, amb armadura de polièster i segellat
    de la cara exterior amb cinta autoadhesiva de polietilè amb adhesiu acrílic sense
    dissolvents, amb armadura de polietilè i pel·lícula de separació de paper siliconat,
    després d''aplicar una imprimació incolora a base d''una dispersió acrílica sense
    dissolvents; resolució de traves amb cargols d''acer; fixació de panells amb elements
    d''acer galvanitzat.'
  - 'passage: Paret divisòria per a exterior de panell de fusta massissa de 200 mm
    de gruix formada per 3 capes de fusta de pi, encolades amb adhesiu amb urea-formaldehíde
    amb la disposició longitudinal de la fusta en una sola cara del panell, sense
    tractament hidròfug, amb acabat superficial tipus industrial en una sola cara
    amb fusta de pi blanc, col·locat amb soldadura, unió entre panells amb encaix
    fixats amb cargols de plàstic i segellat de la cara interior dels junts amb cinta
    adhesiva de polipropilè, amb armadura de fibra de vidre i segellat de la cara
    exterior amb cinta de tela amb adhesiu de cautxú, amb armadura de fibra de vidre
    i pel·lícula de separació de plàstic, prèvia aplicació d''imprimació colorida
    a base d''una dispersió aquosa; resolució de traves amb cargols de plàstic; fixació
    de panells amb elements de plàstic reciclable.'
model-index:
- name: Multilingual E5 Large trained with triplet loss
  results:
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: validation set
      type: validation-set
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 0.8810198300283286
      name: Cosine Accuracy
    - type: dot_accuracy
      value: 0.11898016997167139
      name: Dot Accuracy
    - type: manhattan_accuracy
      value: 0.8800755429650614
      name: Manhattan Accuracy
    - type: euclidean_accuracy
      value: 0.8810198300283286
      name: Euclidean Accuracy
    - type: max_accuracy
      value: 0.8810198300283286
      name: Max Accuracy
    - type: cosine_accuracy
      value: 1.0
      name: Cosine Accuracy
    - type: dot_accuracy
      value: 0.0
      name: Dot Accuracy
    - type: manhattan_accuracy
      value: 1.0
      name: Manhattan Accuracy
    - type: euclidean_accuracy
      value: 1.0
      name: Euclidean Accuracy
    - type: max_accuracy
      value: 1.0
      name: Max Accuracy
  - task:
      type: triplet
      name: Triplet
    dataset:
      name: test set
      type: test-set
    metrics:
    - type: cosine_accuracy
      value: 1.0
      name: Cosine Accuracy
    - type: dot_accuracy
      value: 0.0
      name: Dot Accuracy
    - type: manhattan_accuracy
      value: 1.0
      name: Manhattan Accuracy
    - type: euclidean_accuracy
      value: 1.0
      name: Euclidean Accuracy
    - type: max_accuracy
      value: 1.0
      name: Max Accuracy
---

# Multilingual E5 Large trained with triplet loss

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) on the csv dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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:** [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - csv
- **Language:** multilingual
- **License:** apache-2.0

### 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: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
  (2): Normalize()
)
```

## 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("RamsesDIIP/me5-large-construction-esp-cat-v2")
# Run inference
sentences = [
    "query: Paret divisòria per a interior de panell de fusta contralaminada de 150 mm de gruix formada per 5 capes de fusta d'avet C24, encolades amb adhesiu sense urea-formaldehíde amb la disposició transversal de la fusta en les dues cares del panell, amb tractament hidròfug, amb acabat superficial tipus habitatge en les dues cares amb fusta d'avet roig amb fusta de Làrix europeu envernissat en l'altre en l'altre col·locat amb fixacions mecàniques, desolidarització del suport amb banda resilient de cautxú EPDM extruït, fixada amb grapes; unió entre panells encadellat fixats amb cargols d'acer i segellat de la cara interior dels junts amb cinta adhesiva de goma butílica, amb armadura de polièster i segellat de la cara exterior amb cinta autoadhessiva de polietilè amb adhesiu acrílic sense dissolvents, amb armadura de polietilè i pel·lícula de separació de paper siliconat, prèvia aplicació d'imprimació incolora a base d' una dispersió acrílica sense dissolvents; resolució de traves amb cargols d'acer; fixació de panells amb elements d'acer galvanitzat",
    "passage: Paret separadora per a interiors de panell de fusta contralaminada de 150 mm de gruix composta per 5 capes de fusta d'avet C24, encolades amb adhesiu sense urea-formaldehíde, amb la disposició transversal de la fusta a les dues cares del panell, tractada per a resistència a la humitat, amb acabat superficial de tipus residencial en ambdues cares amb fusta d'avet roig i fusta de Làrix europeu envernissat a l'altre costat, instal·lada amb fixacions mecàniques, desolidarització del suport mitjançant banda resilient de cautxú EPDM extruït, fixada amb grapes; unió entre panells encadenada amb cargols d'acer i segellat de la cara interior dels junts amb cinta adhesiva de goma butílica, amb armadura de polièster i segellat de la cara exterior amb cinta autoadhesiva de polietilè amb adhesiu acrílic sense dissolvents, amb armadura de polietilè i pel·lícula de separació de paper siliconat, després d'aplicar una imprimació incolora a base d'una dispersió acrílica sense dissolvents; resolució de traves amb cargols d'acer; fixació de panells amb elements d'acer galvanitzat.",
    "passage: Paret divisòria per a exterior de panell de fusta massissa de 200 mm de gruix formada per 3 capes de fusta de pi, encolades amb adhesiu amb urea-formaldehíde amb la disposició longitudinal de la fusta en una sola cara del panell, sense tractament hidròfug, amb acabat superficial tipus industrial en una sola cara amb fusta de pi blanc, col·locat amb soldadura, unió entre panells amb encaix fixats amb cargols de plàstic i segellat de la cara interior dels junts amb cinta adhesiva de polipropilè, amb armadura de fibra de vidre i segellat de la cara exterior amb cinta de tela amb adhesiu de cautxú, amb armadura de fibra de vidre i pel·lícula de separació de plàstic, prèvia aplicació d'imprimació colorida a base d'una dispersió aquosa; resolució de traves amb cargols de plàstic; fixació de panells amb elements de plàstic reciclable.",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# 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.*
-->

## Evaluation

### Metrics

#### Triplet
* Dataset: `validation-set`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)

| Metric             | Value     |
|:-------------------|:----------|
| cosine_accuracy    | 0.881     |
| dot_accuracy       | 0.119     |
| manhattan_accuracy | 0.8801    |
| euclidean_accuracy | 0.881     |
| **max_accuracy**   | **0.881** |

#### Triplet
* Dataset: `validation-set`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)

| Metric             | Value   |
|:-------------------|:--------|
| cosine_accuracy    | 1.0     |
| dot_accuracy       | 0.0     |
| manhattan_accuracy | 1.0     |
| euclidean_accuracy | 1.0     |
| **max_accuracy**   | **1.0** |

#### Triplet
* Dataset: `test-set`
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)

| Metric             | Value   |
|:-------------------|:--------|
| cosine_accuracy    | 1.0     |
| dot_accuracy       | 0.0     |
| manhattan_accuracy | 1.0     |
| euclidean_accuracy | 1.0     |
| **max_accuracy**   | **1.0** |

<!--
## 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

#### csv

* Dataset: csv
* Size: 10,590 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                               | positive                                                                            | negative                                                                             |
  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                               | string                                                                              | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 28 tokens</li><li>mean: 111.15 tokens</li><li>max: 320 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 28 tokens</li><li>mean: 108.5 tokens</li><li>max: 316 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 101.87 tokens</li><li>max: 303 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
  |:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>query: Filtre per a tub de 65 mm de diàmetre nominal, de 25 bar de pressió màxima de servei, cilíndric, amb portafiltres de 6" de diàmetre i muntat entre tubs</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                               | <code>passage: Filtre per a tub de 65 mm de diàmetre nominal, amb una pressió màxima de 25 bar, de forma cilíndrica, equipat amb un portafiltres de 6" de diàmetre i instal·lat entre les canonades.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | <code>passage: Filtre per a tub de 50 mm de diàmetre nominal, de 20 bar de pressió màxima de servei, rectangular, amb portafiltres de 4" de diàmetre i instal·lat en línia amb vàlvules.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                |
  | <code>query: Radiador de fosa de 24 elements amb 3 columnes, de 725 mm d'alçària màxima, per a aigua calenta de 6 bar i 110 °C, com a màxim i amb suport per a anar encastat, amb valvuleria termostabilitzable per a sistema monotubular i purgador automàtic</code>                                                                                                                                                                                                     | <code>passage: Radiador de fosa de 24 elements amb 3 columnes, d'una alçària màxima de 725 mm, dissenyat per a aigua calenta a 6 bar i 110 °C, amb suport per a instal·lar encastat, incloent valvuleria termostabilitzable per a sistema monotubular i purgador automàtic.</code>                                                                                                                                                                                                                                    | <code>passage: Radiador de fosa de 20 elements amb 4 columnes, de 600 mm d'alçària mínima, per a aigua freda de 4 bar i 80 °C, com a mínim i amb suport per a instal·lar a la paret, amb valvuleria manual per a sistema bitubular i purgador manual.</code>                                                                                                                                                                                                   |
  | <code>query: Tanca per a espais públics de perfils de fusta tractada tornejats de disposició horitzontal i vertical, de 975 a 1075 mm d'alçària amb estructura de muntants de fusta tractada, encastada al suport amb daus de formigó, en entorn urbà sense dificultat de mobilitat, en voreres > 3 i <= 5 m d'amplària o calçada/plataforma única > 7 i <= 12 m d'amplària, amb afectació per serveis o elements de mobiliari urbà, en actuacions de més de 100 m</code> | <code>passage: Tanca per a zones públiques amb perfils de fusta tractada, dissenyada tant en posició horitzontal com vertical, amb una alçària que varia entre 975 i 1075 mm, suportada per muntants de fusta tractada fixats a la base amb blocs de formigó, adequada per a entorns urbans amb mobilitat accessible, en voreres d'amplada entre 3 i 5 m o en calçades/plataformes d'amplada entre 7 i 12 m, tenint en compte la presència de serveis o mobiliari urbà, per a projectes que superin els 100 m.</code> | <code>passage: Tanca per a espais privats de perfils de metall galvanitzat amb disposició vertical i horitzontal, de 800 a 1000 mm d'alçària amb estructura de muntants de metall, fixada al sòl amb fonaments de formigó, en entorn rural amb dificultats de mobilitat, en camins > 2 i <= 4 m d'amplària o carreteres/plataformes > 5 i <= 10 m d'amplària, sense afectació per serveis o elements de mobiliari urbà, en actuacions de menys de 50 m.</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Evaluation Dataset

#### csv

* Dataset: csv
* Size: 10,590 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                               | positive                                                                             | negative                                                                            |
  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                              |
  | details | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 111.13 tokens</li><li>max: 341 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 108.44 tokens</li><li>max: 310 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 16 tokens</li><li>mean: 102.0 tokens</li><li>max: 331 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>query: Tubo de aluminio extrusionado de 76 mm de diámetro, para señales de tráfico, colocada, en entorno urbano sin dificultad de movilidad, en aceras <= 3 m de ancho o calzada/plataforma única <= 7 m de ancho, con afectación por servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de más de100 m</code>                                                                                                                                                                       | <code>passage: Tubo de aluminio extruido de 76 mm de diámetro, destinado a señales viales, instalado en áreas urbanas con fácil acceso, en aceras de hasta 3 m de ancho o en calzadas/plataformas de hasta 7 m de ancho, considerando la interferencia de servicios o mobiliario urbano, en proyectos que superen los 100 m.</code>                                                                           | <code>passage: Tubo de acero galvanizado de 80 mm de diámetro, para estructuras temporales, instalado en área rural con restricciones de acceso, en caminos <= 4 m de ancho o terrenos de servicio <= 8 m de ancho, sin interferencia de servicios o elementos de infraestructura, en proyectos de menos de 50 m.</code>                                                                                                                                                                        |
  | <code>query: Pavimento de losa de hormigón para pavimentos de 40x40 cm y 8 cm de espesor, de forma cuadrado, textura pétrea, precio alto, sobre lecho de arena de 5 cm de espesor, con relleno de juntas con arena fina y compactación del pavimento acabado, en entorno urbano con dificultad de mobilidad, en aceras > 3 y <= 5 m de ancho o calzada/plataforma única > 7 y <= 12 m de ancho, con afectación por servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de hasta 1 m2</code> | <code>passage: Losas de concreto de 40x40 cm y 8 cm de grosor, con acabado rugoso, instaladas sobre una base de arena de 5 cm, con juntas rellenadas con arena fina y compactación final, en áreas urbanas con acceso limitado, en aceras de entre 3 y 5 m de ancho o calzadas de 7 a 12 m de ancho, considerando la interferencia de servicios y mobiliario urbano, en proyectos de hasta 1 m2.</code>       | <code>passage: Pavimento de losa de cerámica para pavimentos de 30x30 cm y 1 cm de espesor, de forma rectangular, textura lisa, precio bajo, sobre base de grava de 2 cm de espesor, con sellado de juntas con silicona y nivelación del pavimento terminado, en entorno rural con fácil acceso, en caminos > 1 y <= 3 m de ancho o senderos/plataformas individuales > 5 y <= 7 m de ancho, sin afectación por servicios o elementos de mobiliario rural, en actuaciones de hasta 2 m2.</code> |
  | <code>query: Reducción concéntrica de polietileno PE 100, fabricación manipulada, diámetro nominal DN 225 - DN 160, presión nominal PN 10 (SDR 17), para unión por soldadura a tope, de acuerdo con la norma UNE-EN 12201-3 y colocado en el fondo de la zanja en entorno urbano sin dificultad de movilidad, sin afectación por presencia de servicios en la zanja, con presencia de entibación</code>                                                                                            | <code>passage: Reducción concéntrica de polietileno PE 100, fabricada a medida, con diámetros nominales DN 225 - DN 160, presión nominal PN 10 (SDR 17), diseñada para unión por soldadura a tope, cumpliendo con la norma UNE-EN 12201-3 y colocada en el fondo de la zanja en un entorno urbano, garantizando fácil acceso y sin interferencias por servicios existentes, con soporte de entibación.</code> | <code>passage: Reducción excéntrica de polietileno PE 80, fabricación estándar, diámetro nominal DN 200 - DN 125, presión nominal PN 6 (SDR 21), para unión por soldadura eléctrica, de acuerdo con la norma UNE-EN 12201-2 y colocado en la parte superior de la zanja en entorno rural con dificultad de movilidad, con afectación por presencia de servicios en la zanja, sin necesidad de entibación.</code>                                                                                |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 6
- `per_device_eval_batch_size`: 6
- `learning_rate`: 4e-05
- `num_train_epochs`: 10
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 6
- `per_device_eval_batch_size`: 6
- `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`: 4e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 10
- `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`: True
- `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`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `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
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch      | Step     | Training Loss | Validation Loss | validation-set_max_accuracy | test-set_max_accuracy |
|:----------:|:--------:|:-------------:|:---------------:|:---------------------------:|:---------------------:|
| 0          | 0        | -             | -               | 0.8810                      | -                     |
| 0.1416     | 200      | 0.341         | 0.0055          | 1.0                         | -                     |
| 0.2833     | 400      | 0.0079        | 0.0060          | 0.9991                      | -                     |
| 0.4249     | 600      | 0.005         | 0.0020          | 1.0                         | -                     |
| 0.5666     | 800      | 0.0013        | 0.0063          | 0.9981                      | -                     |
| 0.7082     | 1000     | 0.0048        | 0.0044          | 0.9991                      | -                     |
| 0.8499     | 1200     | 0.003         | 0.0048          | 1.0                         | -                     |
| 0.9915     | 1400     | 0.013         | 0.0034          | 1.0                         | -                     |
| 1.1331     | 1600     | 0.0135        | 0.0021          | 1.0                         | -                     |
| 1.2748     | 1800     | 0.0063        | 0.0038          | 1.0                         | -                     |
| 1.4164     | 2000     | 0.0066        | 0.0026          | 0.9991                      | -                     |
| 1.5581     | 2200     | 0.0016        | 0.0027          | 0.9991                      | -                     |
| 1.6997     | 2400     | 0.0013        | 0.0008          | 1.0                         | -                     |
| 1.8414     | 2600     | 0.0034        | 0.0017          | 1.0                         | -                     |
| 1.9830     | 2800     | 0.0045        | 0.0016          | 1.0                         | -                     |
| 2.1246     | 3000     | 0.001         | 0.0004          | 1.0                         | -                     |
| 2.2663     | 3200     | 0.0033        | 0.0009          | 1.0                         | -                     |
| 2.4079     | 3400     | 0.0013        | 0.0019          | 0.9991                      | -                     |
| 2.5496     | 3600     | 0.0009        | 0.0005          | 1.0                         | -                     |
| 2.6912     | 3800     | 0.0023        | 0.0019          | 1.0                         | -                     |
| 2.8329     | 4000     | 0.0012        | 0.0026          | 1.0                         | -                     |
| 2.9745     | 4200     | 0.0003        | 0.0005          | 1.0                         | -                     |
| 3.1161     | 4400     | 0.0021        | 0.0017          | 1.0                         | -                     |
| 3.2578     | 4600     | 0.0012        | 0.0076          | 0.9991                      | -                     |
| 3.3994     | 4800     | 0.0006        | 0.0004          | 1.0                         | -                     |
| 3.5411     | 5000     | 0.0002        | 0.0010          | 1.0                         | -                     |
| 3.6827     | 5200     | 0.0003        | 0.0010          | 1.0                         | -                     |
| 3.8244     | 5400     | 0.0012        | 0.0013          | 1.0                         | -                     |
| 3.9660     | 5600     | 0.0004        | 0.0011          | 1.0                         | -                     |
| 4.1076     | 5800     | 0.0001        | 0.0029          | 1.0                         | -                     |
| 4.2493     | 6000     | 0.0001        | 0.0016          | 1.0                         | -                     |
| 4.3909     | 6200     | 0.0002        | 0.0042          | 1.0                         | -                     |
| 4.5326     | 6400     | 0.0001        | 0.0033          | 1.0                         | -                     |
| 4.6742     | 6600     | 0.0003        | 0.0015          | 1.0                         | -                     |
| 4.8159     | 6800     | 0.0001        | 0.0009          | 1.0                         | -                     |
| **4.9575** | **7000** | **0.0001**    | **0.0002**      | **1.0**                     | **-**                 |
| 5.0992     | 7200     | 1.6191        | 2.4829          | 0.6893                      | -                     |
| 5.2408     | 7400     | 2.4855        | 2.4829          | 0.5921                      | -                     |
| 5.3824     | 7600     | 2.484         | 2.4829          | 0.6308                      | -                     |
| 5.5241     | 7800     | 2.4877        | 2.4829          | 0.5005                      | -                     |
| 5.6657     | 8000     | 2.4875        | 2.4829          | 0.5137                      | -                     |
| 5.8074     | 8200     | 2.479         | 2.4829          | 0.5024                      | -                     |
| 5.9490     | 8400     | 2.5288        | 2.4165          | 0.6789                      | -                     |
| 6.0907     | 8600     | 2.5154        | 2.4829          | 0.4476                      | -                     |
| 6.2323     | 8800     | 2.4743        | 2.4829          | 0.4920                      | -                     |
| 6.3739     | 9000     | 2.476         | 2.4829          | 0.4589                      | -                     |
| 6.5156     | 9200     | 2.4589        | 2.4829          | 0.4259                      | -                     |
| 6.6572     | 9400     | 2.4584        | 2.4829          | 0.4117                      | -                     |
| 6.7989     | 9600     | 2.4546        | 2.4829          | 0.4287                      | -                     |
| 6.9405     | 9800     | 2.4623        | 2.4829          | 0.4410                      | -                     |
| 7.0822     | 10000    | 2.4525        | 2.4829          | 0.4429                      | -                     |
| 7.2238     | 10200    | 2.4396        | 2.4829          | 0.4514                      | -                     |
| 7.3654     | 10400    | 2.422         | 2.4829          | 0.4570                      | -                     |
| 7.5071     | 10600    | 2.4302        | 2.4829          | 0.4287                      | -                     |
| 7.6487     | 10800    | 2.3866        | 2.4829          | 0.4259                      | -                     |
| 7.7904     | 11000    | 2.4037        | 2.4829          | 0.4353                      | -                     |
| 7.9320     | 11200    | 2.3875        | 2.4829          | 0.4315                      | -                     |
| 8.0737     | 11400    | 2.3916        | 2.4829          | 0.4212                      | -                     |
| 8.2153     | 11600    | 2.3829        | 2.4829          | 0.4079                      | -                     |
| 8.3569     | 11800    | 2.3571        | 2.4829          | 0.4306                      | -                     |
| 8.4986     | 12000    | 2.3312        | 2.4829          | 0.4297                      | -                     |
| 8.6402     | 12200    | 2.3204        | 2.4829          | 0.4032                      | -                     |
| 8.7819     | 12400    | 2.3304        | 2.4829          | 0.4268                      | -                     |
| 8.9235     | 12600    | 2.3034        | 2.4829          | 0.4259                      | -                     |
| 9.0652     | 12800    | 2.2823        | 2.4829          | 0.4070                      | -                     |
| 9.2068     | 13000    | 2.2553        | 2.4829          | 0.4278                      | -                     |
| 9.3484     | 13200    | 2.2879        | 2.4829          | 0.4372                      | -                     |
| 9.4901     | 13400    | 2.2382        | 2.4829          | 0.4278                      | -                     |
| 9.6317     | 13600    | 2.2388        | 2.4829          | 0.4466                      | -                     |
| 9.7734     | 13800    | 2.2279        | 2.4829          | 0.4410                      | -                     |
| 9.9150     | 14000    | 2.2446        | 2.4829          | 0.4551                      | -                     |
| 10.0       | 14120    | -             | -               | 1.0                         | 1.0                   |

* The bold row denotes the saved checkpoint.

### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.2.0
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.4.1+cu121
- Accelerate: 0.34.2
- Datasets: 3.0.1
- Tokenizers: 0.19.1

## 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",
}
```

#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```

<!--
## 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.*
-->