Model: trmteb/multilingual-e5-base_fine_tuned
Author: trmteb
Pipeline: sentence-similarity
Library: sentence-transformers
Tags: sentence-transformers, safetensors, xlm-roberta, sentence-similarity, feature-extraction, generated_from_trainer, dataset_size:1533351, loss:MultipleNegativesRankingLoss, loss:SoftmaxLoss, loss:CoSENTLoss, dataset:selmanbaysan/msmarco-tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/fiqa-tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/scifact-tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/nfcorpus-tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/multinli_tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/snli_tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/stsb-tr, dataset:selmanbaysan/wmt16_en_tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/quora-tr_fine_tuning_dataset, dataset:selmanbaysan/xnli_tr_fine_tuning_dataset, arxiv:1908.10084, arxiv:1705.00652, base_model:selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training, base_model:finetune:selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training, model-index, text-embeddings-inference, endpoints_compatible, region:us
Base models (finetune): id: selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training
Card metadata: tags: sentence-transformers, sentence-similarity, feature-extraction, generated_from_trainer, dataset_size:1533351, loss:MultipleNegativesRankingLoss, loss:SoftmaxLoss, loss:CoSENTLoss
base_model: selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training
widget: source_sentence: CIA, filmi indirdi ve filmi ertesi gün Birleşmiş Milletlere götürdü.
sentences: Bir açıklama yapmalısın! Wolverstone'a ne oldu?, CIA, BM’nin filmi hemen görmesi gerektiğini düşünüyordu., Benim yolum en zor yoldur., source_sentence: Port Royal'de bu serseriyi bekleyen bir idam sehpası var. Kanlı Korsan buna müdahale ederdi ama Lord Julian önce davranıp ona engel oldu.
sentences: Babamız bunların hayvan değil yaratık olduğunu söyledi., Port Royal suçluları cezalandırmak için olanaklara sahiptir., Geç Anneler Günü kahvaltısına bazı arkadaşlar sırayla ev sahipliği yapıyorlar., source_sentence: satın almak için hangi boyut Fitbit şarj
sentences: Texas A&M'den bir eğitim, yıldan yıla çok arzu edilen ve çok uygun fiyatlı olmaya devam ediyor. Texas A&M'e bir yıl boyunca katılmak için toplam ortalama katılım maliyeti yaklaşık 22,470 $ (devlet içi ikamet edenler için), eğitim ve harç, oda ve yönetim kurulu, kitaplar, ulaşım ve çeşitli masraflar içerir. Kolej İstasyonu'ndaki Texas A&M Üniversitesi'nde dönem başına 15 lisans kredi saatine dayanarak; bazı harç ve harçlar buraya yansıtılmamıştır., İlk fitbitimi satın almak istiyorum ve şarj saatine karar verdim. Bununla birlikte, bileğimi ölçtükten sonra, 6,5 inçte geldi. Mevcut boyutları kontrol ettikten sonra küçük ve büyük arasındayım gibi görünüyor. Küçük 6,7'ye çıkar ve büyük 6.3'ten başlar. Hangisinin daha iyi olacağından gerçekten emin değilim., Atriyal Dalgalanma Nedenleri. Atriyal dalgalanma, kalbin anormalliklerinden veya hastalıklarından, vücudun başka bir yerinde kalbi etkileyen bir hastalıktan veya elektriksel dürtülerin kalp yoluyla bulaşma şeklini değiştiren maddelerin tüketilmesinden kaynaklanabilir. Bazı insanlarda, altta yatan hiçbir neden bulunmaz., source_sentence: "Ben kimim" sorusuna nasıl cevap veririm?
sentences: Notlarımı nasıl ezberleyebilirim?, Birinin en zor soru olan "ben kimim?" sorusuna nasıl cevap verebileceği nasıl açıklanabilir?, Donald Trump'ın 2016 seçimlerini kazanma ihtimali nedir?, source_sentence: Stoklara nasıl yatırım yapabilirim?
sentences: 
Bu soru yüklü ama denemek için elimden geleni yapacağım. Öncelikle, hisse senetlerine yatırım yapmadan önce hazır olup olmadığınızı belirlemeniz gerekir. Yüksek faizli borcunuz varsa, hisse senetlerine yatırım yapmadan önce onu ödemeniz daha iyi olacaktır. Hisse senetleri uzun vadede yaklaşık %8-10 getiri sağlar, bu nedenle %8-10'dan daha yüksek faizli herhangi bir borcunuzu ödemeniz daha iyi olur. Çoğu insan, 401k'larında veya Roth IRA'larında ortak fonlar aracılığıyla hisse senetlerine başlar. Bireysel hisse senetleri yerine ortak fonlara yatırım yapmak istiyorsanız, çok okumalı ve öğrenmelisiniz. Bir aracı hesap veya hisse senedi aklınızda varsa, doğrudan şirkete DRIP (temettü yeniden yatırma planı) aracılığıyla yatırım yapabilirsiniz. Farklı aracı kurumları karşılaştırarak size en uygun olanı belirlemeniz gerekir. İnternet bilgisine sahip olduğunuzu göz önünde bulundurarak, daha düşük komisyonlar sunan bir indirimli aracı kurum kullanmanızı öneririm. İyi bir kılavuz, yatırım yaptığınız tutarın %1'inden daha az komisyon ödemektir. Çevrimiçi aracı hesabınızı açıp içine para yatırdıktan sonra, hisse senedi satın alma işlemi oldukça basittir. Satın almak istediğiniz hisse senedi miktarı için bir emir verin. Bu, mevcut piyasa fiyatında bir satın alma anlamına gelen bir piyasa emri olabilir. Veya fiyatı kontrol edebileceğiniz bir sınır emri kullanabilirsiniz. Yeni başlayanlar için birçok iyi kitap vardır. Kişisel olarak, Motley Fool'dan öğrendim. Ve son olarak, eğlenin. Öğrendiğiniz kadarını öğrenin ve kulübünüzün tadını çıkarın., "En iyi çözüm, arabayı satın almak ve kendi kredinizi almak (ChrisInEdmonton'un yanıtladığı gibi). Buna rağmen, kredi birliğim, bir başkasını başlığa eklerken hala bir kredim olduğunda bir başlık kayıt ücreti için izin verdi.  Başlık sahibi olan bankaya, bir başkasını başlığa eklemek için bir hüküm olup olmadığını sorabilirsiniz.  Benim için toplam maliyet, bankada bir öğleden sonra ve yaklaşık 20 veya 40 dolar (bir süredir) oldu.", Öncelikle varsayımınız doğru: Büyük bir miktar YetAnotherCryptoCoin'i ICO'sundan kısa bir süre sonra nasıl nakde çevirebilirsiniz? Kripto borsaları yeni bir para birimini eklemek için biraz zaman alır, hatta hiç eklemeyebilirler. Ve hatta eklediklerinde, işlem hacmi genellikle düşüktür. Sanırım bu, yatırımcılar için gerçekten çekici olmayan şeydir (teknoloji tutkunlarından ayrı olarak), yüksek volatilite dışında. Güvenilir bir işlem yeteneği tamamen eksikliği.
datasets: selmanbaysan/msmarco-tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/fiqa-tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/scifact-tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/nfcorpus-tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/multinli_tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/snli_tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/stsb-tr, selmanbaysan/wmt16_en_tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/quora-tr_fine_tuning_dataset, selmanbaysan/xnli_tr_fine_tuning_dataset
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics: pearson_cosine, spearman_cosine, cosine_accuracy, cosine_accuracy_threshold, cosine_f1, cosine_f1_threshold, cosine_precision, cosine_recall, cosine_ap, cosine_mcc
model-index: name: SentenceTransformer based on selmanbaysan/multilingual-e5-base_contrastive_loss_training
results: task: type: semantic-similarity
name: Semantic Similarity
dataset: name: stsb tr
type: stsb-tr
metrics: type: pearson_cosine
value: 0.6556453013820032
name: Pearson Cosine
verified: no, type: spearman_cosine
value: 0.6782939481574035
name: Spearman Cosine
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: snli tr
type: snli-tr
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.6908
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: 0.7747554779052734
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.5099908340971585
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: 0.09426674246788025
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 0.3669700567207492
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.835686392310003
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 0.48727667151227805
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0.12798698333564357
name: Cosine Mcc
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: xnli tr
type: xnli-tr
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.7184738955823293
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: 0.6220401525497437
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.5964757709251101
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: 0.3619864583015442
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 0.4701388888888889
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.8156626506024096
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 0.5938035157694832
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0.3398572879761094
name: Cosine Mcc
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: wmt16
type: wmt16
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.999000999000999
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: 0.31353089213371277
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.9995002498750626
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: 0.31353089213371277
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 1
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.999000999000999
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 1
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0
name: Cosine Mcc
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: msmarco tr
type: msmarco-tr
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.9999682942295498
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: -0.1410704255104065
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.9999841468634569
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: -0.1410704255104065
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 1
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.9999682942295498
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 1
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0
name: Cosine Mcc
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: fiqa tr
type: fiqa-tr
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.9991922455573505
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: -0.05211538076400757
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.9995959595959596
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: -0.05211538076400757
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 1
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.9991922455573505
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 1
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0
name: Cosine Mcc
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: quora tr
type: quora-tr
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.9998688696564385
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: 0.16239479184150696
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.9999344305291455
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: 0.16239479184150696
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 1
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.9998688696564385
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 1
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0
name: Cosine Mcc
verified: no, task: type: binary-classification
name: Binary Classification
dataset: name: nfcorpus tr
type: nfcorpus-tr
metrics: type: cosine_accuracy
value: 0.9999121651295564
name: Cosine Accuracy
verified: no, type: cosine_accuracy_threshold
value: -0.12271487712860107
name: Cosine Accuracy Threshold
verified: no, type: cosine_f1
value: 0.9999560806359523
name: Cosine F1
verified: no, type: cosine_f1_threshold
value: -0.12271487712860107
name: Cosine F1 Threshold
verified: no, type: cosine_precision
value: 1
name: Cosine Precision
verified: no, type: cosine_recall
value: 0.9999121651295564
name: Cosine Recall
verified: no, type: cosine_ap
value: 1
name: Cosine Ap
verified: no, type: cosine_mcc
value: 0
name: Cosine Mcc
verified: no
Likes: 0 | All-time downloads: 379
Created: 2025-05-19 14:06:58