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library_name: transformers
tags:
- cross-encoder
- sentence-transformers
widget:
- text: Un homme découpe un poisson en tranches. Un homme découpe un poisson.
example_title: stsb example
- text: >-
A quelle distance de Bagdad se situe Babylone ? Babylone (akkadien :
Bāb-ili(m), sumérien KÁ.DINGIR.RA, arabe بابل Bābil, araméen Babel) était
une ville antique de Mésopotamie. C'est aujourd'hui un site archéologique
majeur qui prend la forme d'un champ de ruines incluant des reconstructions
partielles dans un but politique ou touristique. Elle est située sur
l'Euphrate dans ce qui est aujourd'hui l'Irak, à environ 100 km au sud de
l'actuelle Bagdad, près de la ville moderne de Hilla. À partir du début du
IIe millénaire av. J.-C., cette cité jusqu'alors d'importance mineure
devient la capitale d'un royaume qui étend progressivement sa domination à
toute la Basse Mésopotamie et même au-delà. Elle connaît son apogée au VIe
siècle av. J.-C. durant le règne de Nabuchodonosor II qui dirige alors un
empire dominant une vaste partie du Moyen-Orient. Il s'agit à cette époque
d'une des plus vastes cités au monde, ses ruines actuelles occupant
plusieurs tells sur près de 1 000 hectares. Son prestige s'étend au-delà de
la Mésopotamie, notamment en raison des monuments célèbres qui y ont été
construits, comme ses grandes murailles, sa ziggourat (Etemenanki) qui
pourrait avoir inspiré le mythe de la tour de Babel et ses mythiques jardins
suspendus dont l'emplacement n'a toujours pas été identifié.
example_title: Fquad example
language:
- fr
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# Model Card for Model ID
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details
### Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
This is a specialized cross encoder designed for French language tasks. It is based on Google's BERT (bert-base-multilingual-cased) architecture and fine-tuned on the PhilipMay/stsb_multi_mt French dataset. After 10 epochs of training, the model achieved a Pearson correlation of 0.83621 and a Spearman correlation of 0.82456 on the STS-B test set.
- **Developed by:** Leviatan Research Team
- **Model type:** Cross Encoder
- **Language(s) (NLP):** French
- **Finetuned from model [optional]:** Google's BERT (bert-base-multilingual-cased)
### Results
- STS-B Test Set:
- Metric: CECorrelationEvaluator
- Pearson: 0.83621
- Spearman: 0.82456
- Zero-Shot Test using FQuAD as Knowledge Base:
- Number of questions tested: 3188
- Number of documents considered: 768
- Top 5 k@precision: 0.8563
- Top 5 MRR: 0.6898
- Comparison with dangvantuan/CrossEncoder-camembert-large:
- Top 5 k@precision: 0.6688
- Top 5 MRR: 0.4131