Text Retrieval
sentence-transformers
Safetensors
Amharic
xlm-roberta
sparse-encoder
sparse
splade
Generated from Trainer
dataset_size:245876
loss:SpladeLoss
loss:SparseMultipleNegativesRankingLoss
loss:FlopsLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use rasyosef/splade-amharic-medium with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use rasyosef/splade-amharic-medium with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("rasyosef/splade-amharic-medium") sentences = [ "The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -15,43 +15,107 @@ tags:
|
|
| 15 |
base_model: rasyosef/roberta-medium-amharic
|
| 16 |
widget:
|
| 17 |
- text: የኢንዱስትሪ ፓርኮች ፈተና እና ተስፋ
|
| 18 |
-
- text:
|
| 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 |
ስብሰባው መስከረም 4 ቀን 2013 ዓ.ም እንደሚቀጥል አስታውቋል፡፡
|
| 54 |
-
- text: በፕሪሚየር ሊጉ ኢትዮጵያ ቡና እና ወልቂጤ ከተማ
|
| 55 |
- text: ፕሪሚየር ሊግ ፡ ሲዳማ ከሜዳው ውጪ ጣፋጭ ድል ሲያስመዘግብ አርባምንጭ ከ ዳሽን ቢራ አቻ ተለያይተዋል
|
| 56 |
pipeline_tag: feature-extraction
|
| 57 |
library_name: sentence-transformers
|
|
@@ -142,9 +206,11 @@ model-index:
|
|
| 142 |
- type: corpus_sparsity_ratio
|
| 143 |
value: 0.9963146789694772
|
| 144 |
name: Corpus Sparsity Ratio
|
|
|
|
|
|
|
| 145 |
---
|
| 146 |
|
| 147 |
-
# SPLADE-
|
| 148 |
|
| 149 |
This is a [SPLADE Sparse Encoder](https://www.sbert.net/docs/sparse_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [rasyosef/roberta-medium-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-medium-amharic) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It maps sentences & paragraphs to a 32000-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.
|
| 150 |
## Model Details
|
|
@@ -190,12 +256,12 @@ Then you can load this model and run inference.
|
|
| 190 |
from sentence_transformers import SparseEncoder
|
| 191 |
|
| 192 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 193 |
-
model = SparseEncoder("rasyosef/
|
| 194 |
# Run inference
|
| 195 |
sentences = [
|
| 196 |
-
'
|
| 197 |
-
'
|
| 198 |
-
'
|
| 199 |
]
|
| 200 |
embeddings = model.encode(sentences)
|
| 201 |
print(embeddings.shape)
|
|
@@ -204,9 +270,9 @@ print(embeddings.shape)
|
|
| 204 |
# Get the similarity scores for the embeddings
|
| 205 |
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
|
| 206 |
print(similarities)
|
| 207 |
-
# tensor([[
|
| 208 |
-
# [
|
| 209 |
-
# [
|
| 210 |
```
|
| 211 |
|
| 212 |
<!--
|
|
@@ -277,6 +343,8 @@ You can finetune this model on your own dataset.
|
|
| 277 |
|
| 278 |
## Training Details
|
| 279 |
|
|
|
|
|
|
|
| 280 |
### Training Dataset
|
| 281 |
|
| 282 |
#### Unnamed Dataset
|
|
@@ -459,57 +527,9 @@ You can finetune this model on your own dataset.
|
|
| 459 |
- Datasets: 3.6.0
|
| 460 |
- Tokenizers: 0.21.2
|
| 461 |
|
| 462 |
-
|
| 463 |
-
|
| 464 |
-
### BibTeX
|
| 465 |
-
|
| 466 |
-
#### Sentence Transformers
|
| 467 |
-
```bibtex
|
| 468 |
-
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
| 469 |
-
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
| 470 |
-
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
| 471 |
-
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
| 472 |
-
month = "11",
|
| 473 |
-
year = "2019",
|
| 474 |
-
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
| 475 |
-
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
| 476 |
-
}
|
| 477 |
-
```
|
| 478 |
-
|
| 479 |
-
#### SpladeLoss
|
| 480 |
-
```bibtex
|
| 481 |
-
@misc{formal2022distillationhardnegativesampling,
|
| 482 |
-
title={From Distillation to Hard Negative Sampling: Making Sparse Neural IR Models More Effective},
|
| 483 |
-
author={Thibault Formal and Carlos Lassance and Benjamin Piwowarski and Stéphane Clinchant},
|
| 484 |
-
year={2022},
|
| 485 |
-
eprint={2205.04733},
|
| 486 |
-
archivePrefix={arXiv},
|
| 487 |
-
primaryClass={cs.IR},
|
| 488 |
-
url={https://arxiv.org/abs/2205.04733},
|
| 489 |
-
}
|
| 490 |
-
```
|
| 491 |
-
|
| 492 |
-
#### SparseMultipleNegativesRankingLoss
|
| 493 |
-
```bibtex
|
| 494 |
-
@misc{henderson2017efficient,
|
| 495 |
-
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
|
| 496 |
-
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},
|
| 497 |
-
year={2017},
|
| 498 |
-
eprint={1705.00652},
|
| 499 |
-
archivePrefix={arXiv},
|
| 500 |
-
primaryClass={cs.CL}
|
| 501 |
-
}
|
| 502 |
-
```
|
| 503 |
|
| 504 |
-
##
|
| 505 |
-
```bibtex
|
| 506 |
-
@article{paria2020minimizing,
|
| 507 |
-
title={Minimizing flops to learn efficient sparse representations},
|
| 508 |
-
author={Paria, Biswajit and Yeh, Chih-Kuan and Yen, Ian EH and Xu, Ning and Ravikumar, Pradeep and P{'o}czos, Barnab{'a}s},
|
| 509 |
-
journal={arXiv preprint arXiv:2004.05665},
|
| 510 |
-
year={2020}
|
| 511 |
-
}
|
| 512 |
-
```
|
| 513 |
|
| 514 |
<!--
|
| 515 |
## Glossary
|
|
@@ -527,4 +547,4 @@ You can finetune this model on your own dataset.
|
|
| 527 |
## Model Card Contact
|
| 528 |
|
| 529 |
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 530 |
-
-->
|
|
|
|
| 15 |
base_model: rasyosef/roberta-medium-amharic
|
| 16 |
widget:
|
| 17 |
- text: የኢንዱስትሪ ፓርኮች ፈተና እና ተስፋ
|
| 18 |
+
- text: >-
|
| 19 |
+
ከሳምንት በፊት በመፈንቅለ መንግሥት ሥልጣናቸውን አጥተዋል፡፡ አሁን በቁም እስር ላይ ናቸው፡፡
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
ከስማቸው አወዛጋቢነት እስከ አገሪቱ ትክክለኛ የስም አጠራር ድረስ የቀድሞዋ በርማ የአሁኗ ሚየንማር፣ የቀድሞዋ የሰብአዊ
|
| 23 |
+
መብት እመቤት፣ የአሁኗ እስረኛ የሰሞኑ የሚዲያ ዐቢይ ጉዳይ ሆነዋል፡፡
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
|
| 26 |
+
በእርግጥ የሴትዮዋ ‹ሌጋሲ› በትክክል ምንድነው? በሚለው ጉዳይ ሚዲያዎችና ተቋማት ተስማምተው አያውቁም፡፡
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
ለመሆኑ ኦን ሳን ሱ ቺ ማን ናቸው?
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
|
| 32 |
+
አን ሳን ሱ ቺ አባታቸው የበርማ የነጻነት አባት የሚባሉት የጄኔራል ኦን ሳን ሴት ልጅ ናቸው፡፡
|
| 33 |
+
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
ታላቋ ብሪታኒያ በርማን (በአዲሱ ስሟ ሚየንማር) ለአንድ ክፍለ ዘመን ያህል ጊዜ በቅኝ ገዝታታለች፡፡
|
| 36 |
+
|
| 37 |
+
|
| 38 |
+
ጄኔራል ኦን ሰን ለበርማ ነጻነት ተዋድቀዋል፡፡ የተገደሉትም በ1947 በተቀናቃኞቻቸው ነበር፡፡ ያን ጊዜ ሳን ሱ ቺ ገና
|
| 39 |
+
2 ዓመቷ ነበር፡፡ አን ሳን ሱ ቺ በሰኔ 19፣ 1945 ነበር የተወለዱት፡፡
|
| 40 |
+
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
ኦን ሳን ሱ ቺ በ1960ዎቹ መጀመርያ ከእናታቸው ዳው ኪን ኬዪ ጋር ወደ ሕንድ ሄዱ፡፡ እናታቸው በደልሂ የበርማ
|
| 43 |
+
አምባሳደር ተደርገው በመሾማቸው ነበር ወደዚያ ያቀኑት፡፡
|
| 44 |
+
|
| 45 |
+
|
| 46 |
+
ሕንድ አራት ዓመት ከኖሩ በኋላ ወደ ታላቋ ብሪታኒያ በማቅናት በሥመጥሩ ኦክስፎርድ ዩኒቨርስቲ ፍልስፍናን፣ ፖለቲካንና
|
| 47 |
+
ምጣኔ ሀብትን አጥንተዋል፡፡
|
| 48 |
+
|
| 49 |
+
|
| 50 |
+
አን ሳን ሱ ቺ በኦክስፎርድ ዩኒቨርስቲ ሳሉ የወደፊት ባለቤታቸው ጋር ተገናኙ፡፡ እንግሊዛዊው ባለቤታቸው ማይክል አሪስ
|
| 51 |
+
የታሪክ ተመራማሪ ፕሮፌሰር ነበሩ፡፡ አሁን በሕይወት የሉም፡፡
|
| 52 |
+
|
| 53 |
+
|
| 54 |
+
ኦን ሳን ሱ ቺ ከትምህርት በኋላ በቡታን እና በጃፓን በተለያዩ ሥራዎች ላይ ተሳትፈዋል፡፡ ከዚያ በኋላ ወደ ታላቋ
|
| 55 |
+
ብሪታኒያ በመሄድ ጎጆ መሥርተው አሌክሳንደርና ኪም የሚባሉ ልጆችን አፍርተዋል፡፡
|
| 56 |
+
|
| 57 |
+
|
| 58 |
+
በ1988 ከታላቋ ብሪታኒያ ወደ ሚየንማር ዋና ከተማ ያንጎን ሲመለሱ በጠና ታመው የነበሩትን እናታቸውን ለማስታመም
|
| 59 |
+
ነበር፡፡
|
| 60 |
+
|
| 61 |
+
|
| 62 |
+
የአጋጣሚ ነገር ሆኖ በበዚያ ወቅት በሚየንማር በርካታ የዲሞክራሲ ጥያቄዎችን ያ��ሱ ወጣቶች አደባባይ ወጥተው ተቃውሞ
|
| 63 |
+
ያስነሱበት ጊዜ ነበር፡፡
|
| 64 |
+
|
| 65 |
+
|
| 66 |
+
ተቃዋሚዎቹ ወጣቶች ብቻ ሳይሆኑ የቡድሀ መነኮሳት፣ የቢሮ ሰራተኞችና ተማሪዎችም ይገኙበት ነበር፡፡
|
| 67 |
+
|
| 68 |
+
|
| 69 |
+
ይህን ተቃውሞ ተከትሎ አን ሳን ሱ ቺ ጠቅልለው በሚየንማር መኖር ጀመሩ፡፡
|
| 70 |
+
|
| 71 |
+
|
| 72 |
+
አን ሳን ሱቺ ከቀድሞ ባለቤታቸው ጋር በለንደን
|
| 73 |
+
|
| 74 |
+
|
| 75 |
+
ከ2 ዓመት በኋላ በ1990 አዲስ በተመሠረተው የናሽናል ሊግ ፓርቲ ውስጥ ገብተው ተቃውሞ ውስጥ በቀጥታ መሳተፍ ጀመሩ፡፡
|
| 76 |
+
በአካባቢ ምርጫ ተወዳድረውም አሸነፉ፡፡
|
| 77 |
+
|
| 78 |
+
|
| 79 |
+
በከፍተኛ ድምጽ የኦን ሳን ሱ ቺ በምርጫ ማሸነፍ ያስቆጣው ወታደራዊው መንግሥት ሴትዮዋን ለሚቀጥሉት 20 ዓመታት በቁም
|
| 80 |
+
እስር አስቀመጣቸው፡፡
|
| 81 |
+
|
| 82 |
+
|
| 83 |
+
በ1991 ኦን ሳን ሱ ቺ በቁም እስር ላይ ሳሉ የኖቤል ሽልማትን አሸነፉ፡፡ ይህም ወታደራዊውን መንግሥት በይበልጥ
|
| 84 |
+
አስቆጣ፡፡
|
| 85 |
+
|
| 86 |
+
|
| 87 |
+
በ2010 ኦን ሳን ሱ ቺ ከቁም እስር ነጻ ተባሉ፡፡
|
| 88 |
+
|
| 89 |
+
|
| 90 |
+
በ2012 አን ሳን ሱ ቺና ፓርቲያቸው በአካባቢ ምርጫ እንዲሳተፉ ወታደራዊው መንግሥት ፈቀደ፡፡
|
| 91 |
+
|
| 92 |
+
|
| 93 |
+
በ2015 የብሔራዊ ሊግ ለዲሞክራሲ (NLD) ፓርቲያቸው ለመጀመርያ ጊዜ በተደረገ ከፍተኛ ፉክክር በታየበት ምርጫ
|
| 94 |
+
አሸነፈ፡፡
|
| 95 |
+
|
| 96 |
+
|
| 97 |
+
አን ሳን ሱ ቺ በሚየንማር የሮሒንጋ ሙስሊሞች ላይ ወታደሩ ያደረሰውን ግፍና ጭፍጨፋ ለማውገዝ አለመፍቀዳቸው በዓለም አቀፍ
|
| 98 |
+
የሰብአዊ መብት ተሟጋቾች ዘንድ ቁጣን ቀሰቀሰ፡፡ በመቶ ሺ የሚቆጠሩ የሮሒንጋ ሙስሊሞች ከሚየንማር ሞትን ሽሽት ወደ
|
| 99 |
+
ባንግላዴሽ ተሰደዋል፡፡
|
| 100 |
+
|
| 101 |
+
|
| 102 |
+
በዓለም አቀፉ ማኅበረሰብ ዘንድ ክብራቸው ዝቅ ይበል እንጂ አን ሳን ሱ ቺ በአገራቸው ቡድሀዎች ዘንድ እጅግ ተወዳጅ
|
| 103 |
+
ናቸው፡፡
|
| 104 |
+
|
| 105 |
+
|
| 106 |
+
አን ሳን ሱ ቺ በ2015 የተደረገውን ምርጫ አሸንፈው መንግሥት ቢመሠርቱም የአገሪቱ ፕሬዝዳንት መሆን...
|
| 107 |
+
- text: >-
|
| 108 |
+
አዲስ አበባ ፣ ነሃሴ 23 ፣ 2012 (ኤፍ ቢ ሲ) ኢትዮጵያ፣ ሱዳን እና ግብጽ በታላቁ የህዳሴ ግድብ አሞላል እና ውሃ
|
| 109 |
+
አለቃቀቅ ደንብ ላይ የሚያደርጉት የሶስትዮሽ ስብሰባ መስከረም ወር ላይ እንደሚቀጥል የውሃ መስኖና ኢነርጅ ሚኒስቴር
|
| 110 |
+
አስታወቀ፡፡ሚኒስቴሩ የሶስቱ ሃገራት የውሃ ጉዳይ ሚኒስትሮች በትናንትናው እለት ስብሰባ ማካሄዳቸውን
|
| 111 |
+
አስታውቋል፡፡በስብሰባው ላይ የሂደቱ ታዛቢ የሆኑት የደቡብ አፍሪካ፣ የአውሮፓ ህብረት እና የአሜሪካ ተወካዮች እንዲሁም
|
| 112 |
+
ከአፍሪካ ህብረት የተወከሉ ባለሙያዎች መሳተፋቸውንም ገልጿል፡፡በወቅቱም ላላፈው አንድ ሳምንት በሃገራቱ ባለሙያዎች በታላቁ
|
| 113 |
+
የህዳሴ ግድብ አሞላልና የውሃ አለቃቀቅ ደንብ ላይ ሲከናወን የነበረው የባለሙያዎች ድርድር ሪፖርት መቅረቡንም
|
| 114 |
+
ጠቅሷል፡፡በቀጣይ የሚኖረውን ሂደት በሚመለከትም ሃገራቱ የድርድሩን ሂደት የሚገልጽ ደብዳቤ ለደቡብ አፈሪካዋ ዓለም አቀፍ
|
| 115 |
+
ግንኙነት እና ትብብር ሚኒስትር እና የአፍሪካ ህብረት አስፈጻሚ ምክር ቤት የወቅቱ ሊቀ መንበር ዶክተር ናዴሊ ፓንዶል
|
| 116 |
+
ለመላክ መስማማታቸውንም ነው የገለጸው፡፡በዚህም ሱዳን የምትሰጠው ማረጋገጫ እንደሚጠበቅ የገለጸው ሚኒስቴሩ የሶስትዮሽ
|
| 117 |
ስብሰባው መስከረም 4 ቀን 2013 ዓ.ም እንደሚቀጥል አስታውቋል፡፡
|
| 118 |
+
- text: "በፕሪሚየር ሊጉ ኢትዮጵያ ቡና እና ወልቂጤ ከተማ\_አቻ ተለያዩ \_"
|
| 119 |
- text: ፕሪሚየር ሊግ ፡ ሲዳማ ከሜዳው ውጪ ጣፋጭ ድል ሲያስመዘግብ አርባምንጭ ከ ዳሽን ቢራ አቻ ተለያይተዋል
|
| 120 |
pipeline_tag: feature-extraction
|
| 121 |
library_name: sentence-transformers
|
|
|
|
| 206 |
- type: corpus_sparsity_ratio
|
| 207 |
value: 0.9963146789694772
|
| 208 |
name: Corpus Sparsity Ratio
|
| 209 |
+
datasets:
|
| 210 |
+
- rasyosef/Amharic-Passage-Retrieval-Dataset-V2
|
| 211 |
---
|
| 212 |
|
| 213 |
+
# SPLADE-Amharic-Medium
|
| 214 |
|
| 215 |
This is a [SPLADE Sparse Encoder](https://www.sbert.net/docs/sparse_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [rasyosef/roberta-medium-amharic](https://huggingface.co/rasyosef/roberta-medium-amharic) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It maps sentences & paragraphs to a 32000-dimensional sparse vector space and can be used for semantic search and sparse retrieval.
|
| 216 |
## Model Details
|
|
|
|
| 256 |
from sentence_transformers import SparseEncoder
|
| 257 |
|
| 258 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 259 |
+
model = SparseEncoder("rasyosef/splade-amharic-medium")
|
| 260 |
# Run inference
|
| 261 |
sentences = [
|
| 262 |
+
'ለውጭ ገበያ በሚቀርበው የኢትዮጵያ ቡና ላይ የተጋረጠው ፈተና',
|
| 263 |
+
'የኢትዮጵያ ዋነኛ የውጭ ምንዛሬ ምንጭ የሆነው ወደ ውጭ የሚላክ ቡና ዘርፍ በአሁኑ ጊዜ ከፍተኛ ውጥረት ውስጥ ገብቷል። በዚህ የተነሳም የኢትዮጵያ ቡናና ሻይ ባለሥልጣንን ጨምሮ የሚመላካታቸው ሁሉ ቡና ላኪዎችና አምራቾች ያከማቹትን ቡና በፍጥነት ወደ ዓለም ገበያ እንዲያወጡ ጥሪ እያቀረቡ ነው ።',
|
| 264 |
+
'የቻይናው ፕሬዝዳንት ዚ ጂንፒንግ ከትራምፕ ጋር ባደረጉት ጉባኤ ትኩረታቸው በሁለቱ ሀገራት መካከል ለወራት ከተፈጠረ ውጥረት እና የንግድ ጦርነት በኋላ የተረገጋጋ ግንኙነትን ማስቀጠል ነበር። ከፑቲን ጋር ደግሞ ዢ ለሁለቱ አገራት ስልታዊም ሆነ ኢኮኖሚያዊ ጠቀሜታ ረጅም ጊዜ የዘለቀውን አጋርነትን ይበልጥ ማጠናከር ላይ ነበር ትኩረታቸው።',
|
| 265 |
]
|
| 266 |
embeddings = model.encode(sentences)
|
| 267 |
print(embeddings.shape)
|
|
|
|
| 270 |
# Get the similarity scores for the embeddings
|
| 271 |
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
|
| 272 |
print(similarities)
|
| 273 |
+
# tensor([[44.9874, 24.7096, 0.0000],
|
| 274 |
+
# [24.7096, 66.3428, 2.4125],
|
| 275 |
+
# [ 0.0000, 2.4125, 69.0888]])
|
| 276 |
```
|
| 277 |
|
| 278 |
<!--
|
|
|
|
| 343 |
|
| 344 |
## Training Details
|
| 345 |
|
| 346 |
+
<details>
|
| 347 |
+
|
| 348 |
### Training Dataset
|
| 349 |
|
| 350 |
#### Unnamed Dataset
|
|
|
|
| 527 |
- Datasets: 3.6.0
|
| 528 |
- Tokenizers: 0.21.2
|
| 529 |
|
| 530 |
+
</details>
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 531 |
|
| 532 |
+
## Citation
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 533 |
|
| 534 |
<!--
|
| 535 |
## Glossary
|
|
|
|
| 547 |
## Model Card Contact
|
| 548 |
|
| 549 |
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 550 |
+
-->
|