Add new SentenceTransformer model.

README.md

@@ -10,31 +10,33 @@ tags:
 - dataset_size:53
 - loss:CosineSimilarityLoss
 widget:
-- source_sentence: 青い Ｔシャツ と 白い 帽子 を かぶった 男 が 、 空中 に 小さな 裸足 の 金髪 の 子供 を 抱えて い ます 。
+- source_sentence: 遊歩道 に 沿って 並ぶ 自転車 。
   sentences:
-  - 子供 を 抱きかかえた
-  - 人々 は 結婚 して い ます 。
-  - 草 は 緑 でした
-- source_sentence: 青少年 の サッカー の 試合 で 得点 さ れる ゴール 。
+  - 自転車 は 遊歩道 近く の ラック に あり ます 。
+  - ストリート ワーカー は 保護 具 を 着用 して い ませ ん 。
+  - 人々 は ハンバーガー を 待って い ます 。
+- source_sentence: 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 。
   sentences:
-  - 男の子 は レストラン で ピザ を 食べて い ます 。
-  - 男 が 通り を 掃除 して い ます 。
+  - 誰 か が 肖像 画 を 描いて い ます 。
+  - 女性 と 男性 は ニューヨーク に い ます 。
   - 木 を 切り 倒した 後 、 木 の 切り株 に 座って いる 少年 。
-- source_sentence: 数 人 の 男の子 が 屋内 サッカー を し ます 。
+- source_sentence: ２ 人 の 若者 が はしご を 登って い ます 。 若い 女性 は 葉 で 覆わ れた 木 の 中間 に いて 、 青い
+    シャツ を 着た 友人 は 後ろ から 笑って い ます 。
   sentences:
-  - 車 は レース 中 です 。
-  - 男 は 中 の ソファ で 寝て い ます 。
-  - 男の子 の グループ が 中 に い ます 。
-- source_sentence: 子供 が 肩 に 触れる 女性 。
+  - 子供 を 抱きかかえた
+  - 子供 たち の グループ は 、 屋外 の スプリンクラー で タグ を 再生 して い ます 。
+  - 彼 ら は 外 に い ます 。
+- source_sentence: 黒い 長い 髪 を した 女性 が 、 黒い ベルト の 付いた 赤い ドレス を 着て 歩いて い ます 。
   sentences:
-  - 背 の 高い 人間 の 溶接
-  - 池 の 近く で リラックス した 武道 家 。
-  - 女性 は 子供 を なだめて い ます 。
-- source_sentence: 黄色 の 自転車 は 、 レース で 他 の 自転車 の パック を リード し ます
+  - 自転車 の 挑戦 に 勝とう と する 人々 の グループ 。
+  - 黄色 の 自転車 は レース で 他 の 自転車 を リード し ます 。
+  - 女性 は 髪 を 切った 。
+- source_sentence: 野球 の 試合 中 に 基地 を 走る 野球 選手 の シャープリー 。
   sentences:
-  - 人々 は 眼鏡 を かけて い ます
+  - すべて の 色 の コート を 着た 子供 たち が 気球 に 飛び 込んで い ます 。
+  - 子供 たち は ジャングルジム で 滑り ます 。
   - Ｓｈａｒｐ ｌｅｙ は ゲーム で プレイ して い ます 。
-  - 黄色 の 自転車 は レース で 他 の 自転車 を リード し ます 。
 ---
 
 # SentenceTransformer based on colorfulscoop/sbert-base-ja
@@ -86,9 +88,9 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer
 model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
 # Run inference
 sentences = [
-    '黄色 の 自転車 は 、 レース で 他 の 自転車 の パック を リード し ます',
-    '黄色 の 自転車 は レース で 他 の 自転車 を リード し ます 。',
-    '人々 は 眼鏡 を かけて い ます',
+    '野球 の 試合 中 に 基地 を 走る 野球 選手 の シャープリー 。',
+    'Ｓｈａｒｐ ｌｅｙ は ゲーム で プレイ して い ます 。',
+    'すべて の 色 の コート を 着た 子供 たち が 気球 に 飛び 込んで い ます 。',
 ]
 embeddings = model.encode(sentences)
 print(embeddings.shape)
@@ -151,11 +153,11 @@ You can finetune this model on your own dataset.
   | type    | string                                                                             | string                                                                             | int                                             |
   | details | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 36.25 tokens</li><li>max: 84 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 11 tokens</li><li>mean: 22.15 tokens</li><li>max: 38 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~35.85%</li><li>1: ~64.15%</li></ul> |
 * Samples:
-  | sentence_0                                                                            | sentence_1                                                 | label          |
-  |:--------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------|:---------------|
-  | <code>２ ドア の ハッチ バック レーシングカー は 、 いく つ か の 汚れ で 速く 回転 し 、 汚れ の 雲 を 作成 して い ます 。</code> | <code>��� は レース 中 です 。</code>                                | <code>0</code> |
-  | <code>青少年 の サッカー の 試合 で 得点 さ れる ゴール 。</code>                                          | <code>男の子 は レストラン で ピザ を 食べて い ます 。</code>                 | <code>1</code> |
-  | <code>すべて の 色 の コート を 着た １１ 人 の 子供 たち は 、 山々 と 曇り空 を 背景 に 空 を 飛び 跳ねて い ます 。</code>    | <code>すべて の 色 の コート を 着た 子供 たち が 気球 に 飛び 込んで い ます 。</code> | <code>1</code> |
+  | sentence_0                                                   | sentence_1                                    | label          |
+  |:-------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>眼鏡 を かけて いる ３ 人 が 写真 の ポーズ を とり ます 。</code>            | <code>人々 は 眼鏡 を かけて い ます</code>               | <code>0</code> |
+  | <code>障害 の ある バイカー は 腕 を 使って 黄色 の スポーツ バイク を 動かし ます 。</code> | <code>バイカー は 足 を 使って 自転車 を さらに 進め ます 。</code> | <code>1</code> |
+  | <code>赤い ショート パンツ を 着た 子供 が 水 の 中 に い ます 。</code>            | <code>子供 が リバービッジ に 座って い ます 。</code>         | <code>1</code> |
 * Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
   ```json
   {

model.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:c1762f443d40f4cc079ef43213e3a1318c8d9697111d0d86be53ae3fefff63fb
+oid sha256:18a1623c050a93abe098bb3286b4d9d50e5b77464b386af0a41669eafc9b5da1
 size 442491744