Upload folder using huggingface_hub

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+tokenizer.json filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 768,
+  "pooling_mode_cls_token": true,
+  "pooling_mode_mean_tokens": false,
+  "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_Dense/config.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"in_features": 768, "out_features": 768, "bias": true, "activation_function": "torch.nn.modules.activation.Tanh"}

2_Dense/model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1d14a899d733ef24ea9ff4c03236ba3ca0f0127963f872413c5a7793edd3deee
+size 2362528

README.md

@@ -0,0 +1,384 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:10044
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+base_model: sentence-transformers/LaBSE
+widget:
+- source_sentence: Бу улахан уол туох идэлээх буолуом этэ дии саныыгын? — диир.
+  sentences:
+  - 'Тут проходит поперек свежая тропинка: авось кто-нибудь найдет его, если боги
+    Тангха Джылга. предопределили ему жизнь!»'
+  - Вот ты, старший сын, как думаешь, в чем твое призвание? — спрашивает.
+  - 'Опять удача улыбается им: добывают лису, волка, лося.'
+- source_sentence: Тыл эппэккэ эрэ ыллахха, сэттээх буолар дииллэр.
+  sentences:
+  - Если заберешь, не сказав речь, то тебя ждет возмездие, говорят.
+  - Тогда Кута Бёгё, зажмурив глаза и отведя наверх его локти, еле-как увернулся и
+    освободил свою голову.
+  - Говорят, что старик Мэхээлэ брал с собой Багдана в качестве работника в Верхневилюйск.
+- source_sentence: 'Ол кэннэ биирдэ эмиэ ойохторо кэпсэтэллэрин истэр: "Киһи бөҕө
+    мустан, киһи атаҕа тэпсэн биһиги аастыбыт, туордубут", — дэһэллэр эбит.'
+  sentences:
+  - 'Потом снова слушает разговор жен: «Много людей собралось, всё скушали, все растоптали,
+    а мы изголодались, похудели».'
+  - 'Как только старик вышел из дома, прибыл человек на белоснежной лошади, ведущий
+    за собой на поводу черного коня. Он привязал коня на коновязи, взял с собой переметную
+    суму с пёстрым узором, зашел в дом и спросил: «Ты ли ребенок с молящимися родителями?»,
+    тогда мальчишка сказал: «Да».'
+  - Его голос постепенно уменьшался и затем стал совсем не слышимым.
+- source_sentence: Онуоха Дьырыбына Дьырылыатта — Бу өлөөрү өһөгөйдөөбүт Өлүү күтүр
+    өстөөх Хайдах быһыылаах, Ханнык бадахтаах, Дьүһүн баран үскэллээх Дьиҥ-хаан сэбэрэлээх
+    Илэччи эбитий, — диэн Уллуҥаҕын тиҥилэҕиттэн Төбөтүн оройугар дылы, Өрү-һары өрө
+    көрөн таһаарбыта - Түбэспэтэх дьүһүннээх, Табыллыбатах дьаһахтаах Аат-дьабын адьырҕата
+    эбит.
+  sentences:
+  - Я считаю, что название озера Далыр возникло именно от этого слова, обозначающего
+    плотину.
+  - Досыта-доотвала наевшись, Проход звенящий прорубив, Дорогу счастливую открыв,
+    Меня благословите-проводите, Умоляю! — сказала.
+  - Джырыбына Джырылыатта - — Какой он из себя, Обличье какое имеет Этот смерти жаждущий
+    Злодей страшный, Наружности какой, Вида какого Это чудовище, — думая, С ног до
+    головы Взглядом прознительным Вверх-вниз разглядывала - Вида неземного, Удела
+    незавидного, Мира нижнего хищник, оказывается.
+- source_sentence: Ол Чайда диэн киһи Өлөөҥҥө эргинэр эбит.
+  sentences:
+  - Этот Чайда занимался торговлей в Оленьке.
+  - Камлание получается по-настоящему страстным, ужасающим.
+  - Потому их и называют в наших краях людьми с предназначенным видом занятия.
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+---
+
+# SentenceTransformer based on sentence-transformers/LaBSE
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE). It maps sentences & paragraphs to a 768-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:** [sentence-transformers/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE) <!-- at revision 836121a0533e5664b21c7aacc5d22951f2b8b25b -->
+- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### 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': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
+  (3): 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("sentence_transformers_model_id")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Ол Чайда диэн киһи Өлөөҥҥө эргинэр эбит.',
+    'Этот Чайда занимался торговлей в Оленьке.',
+    'Камлание получается по-настоящему страстным, ужасающим.',
+]
+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]
+```
+
+<!--
+### 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.*
+-->
+
+<!--
+## 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
+
+#### Unnamed Dataset
+
+* Size: 10,044 training samples
+* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence_0                                                                         | sentence_1                                                                         | label                                                         |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                             | float                                                         |
+  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 48.81 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 34.94 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 1.0</li><li>mean: 1.0</li><li>max: 1.0</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence_0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               | sentence_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               | label            |
+  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
+  | <code>Кинилэр үс уоллаахтар: Күдэҥ Атах, Бахсыгыр Баатыр, Мадьыҥы Төрөнөй.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        | <code>У них было трое сыновей: Кюдэнг Атах, Бахсыгыр Баатыр, Маджынгы Тёрёнёй.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | <code>1.0</code> |
+  | <code>Туох да биллибэтэҕэр тоһуурдарын ылан, хоту баран билиҥҥи Далыр нэһилиэгин миэстэтигэр олохсуйан I Үөдүгэйдэри төрүттээбиттэр.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              | <code>Убедившись, что нет опасности, выходят из засады и направляются на север, обосновываются там на месте нынешнего наслега Далыр и становятся предками I юёдюгяйцев.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | <code>1.0</code> |
+  | <code>Репертуара: «Үскэль Тойон, Үскэль Хатын оҕонньордоох эмээхсин», «Унньукаан оҕонньор, Унньукаан эмээхинэ» (1 үйэлээх), «Иһит үрдүн иһэ төрөөбүт Эбир эмээхин, айах үрдүн аһыы төрүөбүт Эбириэн оҕонньор», «Буор буойунайа, сир сиилинэйэ, кыргыска миинэр кыһыл буулуур аттаах Айыы Субулла буҕатыыр», «Чой муос саалаах, үүдэһиннээх муос котокоон быһыйалаах Оҕо Тоттокоон буҕатыыр» (1 үйэлээх), «Эскэль тый саҕа эбир күөт ыт эньньэлээх Эрэйдээх-буруйдаах Эр Соҕотох», «Күнтэн-ыйтан тутулуктаах, күөкэри дьаҕыл аттаах Күн Эрили баатыр» (2 үйэлээх), «Олоҥхо төрдө Олоҥхолоон Бөҕө», «Хаптаҕайдыыр түөһүгэр хаардаах бугул саҕа хара көмүс чыыннаах-хааннаах Хара Хаан Тойон оҕоньньор», «Икки дьэргэлгэн күлүк аттаах Элэс Баатыр», «Бэс хара тыаны үрдүнэн мэҥкэйэн көстөр бэки сиэр аттаах Бэриэт Бэргэн, хахдаҥ хара тыаны үрдүнэн халыйан көстөр хаарымтах хара аттаах Халбайа Бөҕө, суонда тураҕас аттаах Суотуйалаан Бөҕө», «Хара көмүс мөһүүрэ дайдылаах Үкэрдээн оҕонньор», «Күөнэ көҕөччөр аттаах Нарын Ньургустай диэн...</code> | <code>Репертуар: «Старик со старухой Юскэль Тойон-Господин и Юскэль Хатын-Госпожа», «Старик Уннюкан и старуха Уннюкан» (1 үйэлээх), «Рябая старуха, рожденная пить только верх напитка, и Пестрый старик, рожденный есть только лучшее из еды», «Могучий все�� Земли, сильнейший Света Айыы Субулла богатырь на красно-чалом боевом коне», «С костяным луком, с костяным ножиком богатырь Малец Тоттокон» (1-поколенное), «Имеющий с крупного двухгодовалого жеребенка рябого пса приданым Многострадальный Эр Соготох», «С солнцем и луной связанный Кюн Эрили Батыр на коне с темными пятнами на лопатках» (2-поколенное), «Ставший истоком олонхо Олонгхолон Сильный», «На плоской груди с копну сена со снегом высокий чин имеющий старик Хара Хан Тойон-Господин», «Имеющий двух маревоподобных коней Элэс Баатыр», «Выше черного соснового бора Бэриэт Меткий на кауром коне, Видный выше буро-черного леса Халбайа Сильный на черном коне, Суотуйалан Сильный на гнедом коне», «Юкэрдэн Старик со страной, блистающей словно чернёное се...</code> | <code>1.0</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`: 12
+- `per_device_eval_batch_size`: 12
+- `num_train_epochs`: 1
+- `fp16`: True
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+#### 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`: 12
+- `per_device_eval_batch_size`: 12
+- `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`: 1
+- `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`: 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`: 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}
+- `tp_size`: 0
+- `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
+- `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
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: batch_sampler
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch  | Step | Training Loss |
+|:------:|:----:|:-------------:|
+| 0.0597 | 50   | -             |
+| 0.1195 | 100  | -             |
+| 0.1792 | 150  | -             |
+| 0.2389 | 200  | -             |
+| 0.2987 | 250  | -             |
+| 0.3584 | 300  | -             |
+| 0.4182 | 350  | -             |
+| 0.4779 | 400  | -             |
+| 0.5376 | 450  | -             |
+| 0.5974 | 500  | 0.2378        |
+| 0.6571 | 550  | -             |
+
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.12.10
+- Sentence Transformers: 4.1.0
+- Transformers: 4.51.3
+- PyTorch: 2.6.0+cu124
+- Accelerate: 1.8.1
+- Datasets: 3.6.0
+- Tokenizers: 0.21.1
+
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,31 @@
+{
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "directionality": "bidi",
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 0,
+  "pooler_fc_size": 768,
+  "pooler_num_attention_heads": 12,
+  "pooler_num_fc_layers": 3,
+  "pooler_size_per_head": 128,
+  "pooler_type": "first_token_transform",
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.51.3",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 501153
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "4.1.0",
+    "transformers": "4.51.3",
+    "pytorch": "2.6.0+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:30b871447a2cbe79034fe853310196c414354e5a9ead9bb3dc5d4349c27f932c
+size 1883730160

modules.json

@@ -0,0 +1,26 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Dense",
+    "type": "sentence_transformers.models.Dense"
+  },
+  {
+    "idx": 3,
+    "name": "3",
+    "path": "3_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 256,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:92262b29204f8fdc169a63f9005a0e311a16262cef4d96ecfe2a7ed638662ed3
+size 13632172

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "100": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "101": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "102": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "103": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "full_tokenizer_file": null,
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "model_max_length": 256,
+  "never_split": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}