Add new SentenceTransformer model

1_Pooling/config.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "word_embedding_dimension": 312,
+  "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
+}

README.md

@@ -0,0 +1,609 @@
+---
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:3136
+- loss:ContrastiveLoss
+base_model: sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+widget:
+- source_sentence: Здравствуйте! Я ищу узкую посудомоечную машину шириной 45 см. Какие
+    модели вы можете порекомендовать?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Cactus Экран Cactus 150x150см Wallscreen CS-PSW-150X150-SG
+    1:1 настенно-потолочный рулонны'', ''price'': 4915.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/cactus-ekran-cactus-150x150sm-wallscreen-cs-psw-150x150-sg-11-nastenno-potolochnyy-rulonny-100035844664/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-21/334/577/171/024/226/100035844664b0.jpg'',
+    ''id'': ''100035844664'', ''description'': '''', ''rating'': 4.75, ''review_count'':
+    8}'
+  - '{''long_web_name'': ''Напальчники ForAll Wasp Feelers, игровые, для игр на смартфоне'',
+    ''price'': 200.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/napalchniki-forall-wasp-feelers-igrovye-dlya-igr-na-smartfone-600008773480/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-14/858/871/102/521/0/600008773480b0.jpg'',
+    ''id'': ''600008773480'', ''description'': ''Игровые напальчники ForAll.Напальчники
+    ForAll были созданы специально для мобильных игр. Благодаря использованию инновационных
+    материалов, они заметно улучшают показатели скольжения пальца по экрану телефона,
+    даже при отсутствии не нём олеофобного покрытия. Высокая проводимость материалов
+    напальчников позволяет увеличить чувствительность и точность каждого движения
+    ваших пальцев по экрану вашего гаджета. Компактные, очень тонкие и при этом прочные,
+    напальчники Sarafox не создают дискомфорта при использовании и не оставляют следов
+    на экране вашего смартфона. В сочетании с низкой ценой, - это идеальный инструмент
+    для того, чтобы повысить ваше мастерство на полях сражений мобильных игр. Для
+    любых игр на мобильном телефоне или планшете (Fortnite, PUBG, FreeFire, Call of
+    Duty, CoD, Boom beach, Rulеs оf Survivаl, Кnivеs Оut, Survivоr Rоyаlе, Сritiсаl
+    Орs, Моbilе Lеgеnds, Stаndоff 2, Brawl Stars, Among US).2 шутки (1 пара) в комплекте.
+    Состав: нейлон, спандекс, нано-углеродное волокно.'', ''rating'': 4.92, ''review_count'':
+    12}'
+  - '{''long_web_name'': ''Пылесос Deerma VC55 белый'', ''price'': 11500.0, ''url'':
+    ''https://megamarket.ru/catalog/details/pylesos-deerma-vacuum-cleaner-vc55-belyy-600009446716/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-10/348/655/451/191/140/600009446716b0.png'',
+    ''id'': ''600009446716'', ''description'': ''Мощные вертикальные пылесосы давно
+    не уступают по эффективности классическим. В сравнении с обычными бытовыми пылесосами
+    у них есть ряд преимуществ: — меньше весят; — более маневренные; — занимают меньше
+    места при хранении. Если нужен пылесос для уборки в небольшом помещении, маленькой
+    квартире без ковров, то вертикальный пылесос подойдет вам лучше любого другого.
+    Маневренный вертикальный пылесос для дома — также незаменимый помощник при уборке
+    в труднодоступных местах: под мебелью, на ступеньках. Пылесос вертикальный беспроводной,
+    имеющий в комплекте половую щетку, щетку с круглым носиком и тонкую насадку поможет
+    навести чистоту в любом месте, убирая пыль с пола, поверхности мебели и даже из
+    узких щелей. Ручной пылесос, моющий вертикальный пылесос, пылесос вертикальный
+    беспроводной — выбирайте технику, исходя из ваших пожеланий, и наслаждайтесь комфортной
+    уборкой.'', ''rating'': 4.82, ''review_count'': 11}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужны редукторы для моего блендера. Это те детали,
+    которые помогают передавать вращение от мотора к ножам. Не подскажете, есть ли
+    у вас такие в наличии?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Набор насадок для кухонного комбайна CASO Pasta Maker for
+    KM 1800'', ''price'': 20160.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/nabor-nasadok-dlya-kuhonnogo-kombayna-caso-pasta-maker-for-km-1800-600013894198/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-51/528/818/510/270/36/600013894198b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600013894198'', ''description'': ''<p><strong>Набор CASO «Паста» для
+    KM 1800 </strong>используется совместно с кухонным совместно с кухонными комбайнами
+    KM 1800 Black для производства пасты в частных домах и квартирах. Замесите тесто
+    для пасты с помощью кухонного комбайна, а затем обработайте его с помощью насадки
+    для пасты. Насадки изготовлены из нержавеющей стали.</p><p></p><p><strong>ОСОБЕННОСТИ
+    УСТРОЙСТВА: </strong></p><ul><li><p>Совместимость: к кухонному комбайну CASO KM
+    1800 Black</p></li><li><p>Материал: нержавеющая сталь</p></li><li><p>Простая установка
+    насадок</p></li><li><p>Насадка для листов лазаньи: до 140 мм</p></li><li><p>Насадка
+    для спагетти: 2 мм</p></li><li><p>Насадка для тальятелле: 6.5 мм</p></li></ul>'',
+    ''rating'': 5.0, ''review_count'': 1}'
+  - '{''long_web_name'': ''Нож к 616 0000 1/100 OSTER 0.25мм (914-81)'', ''price'':
+    5090.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/nozh-k-616-0000-1-100-oster-025mm-914-81-600004748731/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/403/248/966/102/503/1/600004748731b0.jpg'',
+    ''id'': ''600004748731'', ''description'': ''Описание:  Нож Oster 0,1мм №0000?
+    арт. 76914-816 (окантовочный) для машинки Oster 616-91, Oster 616 Soft Touch,
+    Oster 616 SILVER Limited Edition.  Ножи Oster производятся в США из лучшей высокоуглеродистой
+    стали ручной обработки, обеспечивая таким образом непревзойденную точность и производительность
+    лезвия. Ножи закалены до 62-65Rc (по шкале С значения твердости метода Роквелла)
+    и дополнительно криогенно обработаны, для большего усиления твердости стали. Лезвия
+    режущих поверхностей заточены, окончательно обработаны, протестированы и проверены
+    с помощью патентованной технологии Oster®. Таким образом получаются ультра-острые
+    ножи готовые выдержать длительное испытание временем.'', ''rating'': 5.0, ''review_count'':
+    4}'
+  - '{''long_web_name'': ''Электрокексница GALAXY LINE GL2983 белый'', ''price'':
+    1540.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/elektrokeksnica-galaxy-line-gl2983-belyy-600017137396/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/134/807/194/057/203/600017137396b0.png'',
+    ''id'': ''600017137396_139561'', ''description'': ''<p>Прибор для выпечки пончиков
+    GALAXY LINE поможет вам приготовить пышные и вкусные пончики для всей семьи или
+    друзей, не тратя много времени и усилий.</p><p>Рабочая поверхность позволяет приготовить
+    сразу 4 пончика, а компактные размеры и стильный дизайн позволяет легко разместить
+    его на любой кухне.</p><p>Прибор оснащен специальным антипригарным покрытием высокого
+    качества, которое исключает прилипание продуктов и не требует использования большого
+    количества масла.</p><p>Поверхность легко чистится, обладает высокой стойкостью
+    к температурным перепадам и механическим воздействиям.</p><p></p><p>Корпус прибора
+    выполнен из термоустойчивого пластика, который не нагревается в процессе работы,
+    обеспечивая безопасное использование и позволяет избежать ожогов.</p><p>Модель
+    станет идеальным выбором для людей, любящих ароматные десерты. </p><p><br></p>'',
+    ''rating'': 5.0, ''review_count'': 4}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Мне нужно купить карты памяти MicroSD, чтобы использовать
+    их в моём телефоне и планшете. Хотелось бы что-то надёжное и с хорошей скоростью
+    записи. Можете помочь выбрать?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Сетевое зарядное устройство Apple MHJE3ZM/A 20W Power Adapter,
+    1xUSB Type-C, 2.2A, white'', ''price'': 990.0, ''description'': ''<div><p>Сетевое
+    зарядное устройство Apple MHJE3ZM/A 20W Power Adapter, 1xUSB Type-C, 2.2A, white
+    — универсальная модель, совместимая со всеми современными гаджетами.</p>\n<h2>Продуманная
+    конструкция</h2>\n<p>Корпус выполнен из качественного пластика — прочный материал,
+    устойчивый к механическим повреждениям. Дополнительные технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>Подходит
+    для зарядки смартфонов, планшетов, ноутбуков, наушников и других устройств.</li>\n<li>Стандарт
+    быстрой зарядки Power Delivery обеспечивает высокую скорость передачи энергии.</li>\n<li>Защита
+    от короткого замыкания и перегрева продлевают срок службы.</li>\n</ul>\n<p>Мощность
+    20 Вт позволяет быстро зарядить аккумулятор практически любого современного гаджета.
+    Для удобства использования предусмотрен съемный кабель.</p></div>'', ''rating'':
+    4.8, ''review_count'': 8132}'
+  - '{''long_web_name'': ''Чайная машина Rommelsbacher TA 1200 1 л черный'', ''price'':
+    0.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/termopot-rommelsbacher-ta-1200-100000566245/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-20/153/022/951/418/59/100000566245b0.png'',
+    ''id'': ''100000566245_41866'', ''description'': ''В современном ритме жизни,
+    когда каждая минута на вес золота, ждать, пока вскипит чайник – порой, непозволительная
+    роскошь. С чайным автоматом Rommelsbacher у вас всегда под рукой будет вода подходящей
+    температуры. В семьях с маленькими детьми такой прибор просто незаменим, когда
+    необходимо приготовить детскую смесь.Горячий чай будет готов в любую секунду<ul><li>Объем
+    в 1 литр подходит для использования в небольших семьях, не расходует лишнюю энергию
+    на поддержание температуры.</li><li>Мощность 1200 Вт достаточно для достаточно
+    быстрого нагрева и поддержания заданной температуры.</li><li>Термопот работает
+    в четырех температурных режимах: 80 и 85 С, 90 и 100 С.</li><li>Безопасность работы
+    обеспечивает автоматическое отключение при закипании и при отсутствии воды.</li><li>Долгую
+    службу прибору обеспечит фильтр от накипи из нержавеющей стали.</li><li>Вы почувствуете
+    настоящий вкус воды, а не пластика: внутренняя колба (бак для воды) выполнена
+    из прочной нержавеющей стали.</li><li>Термопот комфортен в использовании: он оборудован
+    дисплеем, индикаторами включения, температуры и уровня воды, имеется внутренняя
+    подсветка.</li></ul>Покупая для дома или рабочего места чайный автомат Rommelsbacher
+    TA 1200, вы получаете надежность, качество и комфорт от немецкого производителя
+    по выгодной цене.'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+  - '{''long_web_name'': ''Моноблок iRU Office 23IH5P Black (1864652)'', ''price'':
+    61474.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/monoblok-iru-23ih5p-chernyy-1864652-100046661983/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-16/361/299/661/213/124/5/100046661983b0.png'',
+    ''id'': ''100046661983'', ''description'': ''<p>Моноблок iRU Office 23IH5P (1864652)
+    — это современный компьютер, который отличается компактностью и производительностью.</p>\n<h2>Комфортная
+    работа</h2>\n<p>Мощный процессор Intel Core i3 обеспечивает высокую скорость обработки
+    данных. Монитор с диагональю 23,8 дюймов имеет разрешение Full HD. Благодаря этому
+    изображение получается четким и детализированным. Другие технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>оперативная
+    память объемом 8 Гб позволяет быстро загружать программы;</li>\n<li>внутренний
+    жесткий диск SSD на 120 Гб дает возможность хранить большое количество информации;</li>\n<li>видеокарта
+    Intel UHD Graphics 630 поддерживает воспроизведение видео в высоком качестве.</li>\n</ul>\n<p>На
+    передней панели расположены два динамика мощностью 2 Вт. Они обеспечивают качественное
+    звучание. На задней панели находятся разъемы для подключения внешних устройств.
+    Есть встроенный микрофон и веб-камера. Установлена операционная система Windows
+    10 Pro.</p>'', ''rating'': 5.0, ''review_count'': 3}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Я хочу купить пылесос, который небольшой и удобный,
+    чтобы им можно было быстро убирать мусор с пола. Подскажите, пожалуйста, у вас
+    есть такие вертикальные пылесосы?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Пылесос Gorenje SVC252FMWT белый'', ''price'': 17099.0,
+    ''description'': '''', ''rating'': 4.61, ''review_count'': 23}'
+  - '{''long_web_name'': ''Полка для DVD-плеера Novigo NV-360 B'', ''price'': 129.0,
+    ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/novigo-nv-360-b-100025351075/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/16925241112/100025351075b0.jpg'',
+    ''id'': ''100025351075'', ''description'': '''', ''rating'': 4.83, ''review_count'':
+    69}'
+  - '{''long_web_name'': ''Аксессуар для принтеров Konica Minolta (9961026723)'',
+    ''price'': 10.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/aksessuar-dlya-printerov-konica-minolta-9961026723-600008281362/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/690/288/244/717/209/600008281362b0.jpeg'',
+    ''id'': ''600008281362_76846'', ''description'': ''Инструкция Konica Minolta для
+    bizhub С257i (9961026723)'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+- source_sentence: Здравствуйте! Я хочу купить внешний диск для хранения данных, желательно
+    SSD. Нужно, чтобы он был надёжным и быстрым, для переноса больших файлов. Можете
+    помочь подобрать подходящий?
+  sentences:
+  - '{''long_web_name'': ''Сумка унисекс K&F Concept Storage Bag черная, 26х16х10
+    см'', ''price'': 3259.0, ''description'': ''<p>Поместится все <p>В сумке предусмотрено
+    23 отделения для хранения самых разных вещей: смартфон, зарядное устройство, кабели
+    для передачи данных, usb-накопители, ключи от машины, банковские карты и прочие
+    ценности </p> Полный или частичный доступ <p>Удобная функция открытия и закрытия
+    на 120° позволяе�� использовать несколько комбинаций внутренних отсеков, обеспечивая
+    высокую степень свободы в адаптации к различным сценариям использования, делая
+    организацию вещей еще более удобной </p> Для путешествий и работы <p>Компактная
+    и легкая сумка весом всего 250 г - идеальный выбор для деловых встреч или путешествий.
+    Она не занимает много места в чемодане или рюкзаке, но при этом обладает внушительной
+    вместимостью </p> Прочные и надежные материалы изготовления <p>Модель изготовлена
+    из водонепроницаемого нейлона, с высокопрочной строчкой и противоугонной молнией,
+    гарантирующей износостойкость и долговечность. Она надежно защищает хранящиеся
+    внутри вещи от каких либо повреждений </p> Водонепроницаемый нейлон <p>Благодаря
+    водонепроницаемому нейлону сумка не пропускает влагу внутрь, а также обеспечивает
+    легкий уход за внешней поверхностью. Внутри модель оснащена эластичной тканью,
+    отличающейся особой мягкостью и безопасностью для хрупких предметов или гаджетов
+    </p></p>'', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+  - '{''long_web_name'': ''Внешний SSD диск KingSpec 240 ГБ Z3-240'', ''price'': 4129.0,
+    ''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'': 0}'
+  - '{''long_web_name'': ''Чайная машина Cooleq JD-12 12 л серебристый'', ''price'':
+    54095.0, ''url'': ''https://megamarket.ru/catalog/details/sokoohladitel-cooleq-jd-12-100042900979/'',
+    ''image_link'': ''https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/117/347/633/386/112/1/100042900979b0.png'',
+    ''id'': ''100042900979_126197'', ''description'': '''', ''rating'': 0.0, ''review_count'':
+    0}'
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+metrics:
+- cosine_accuracy
+- cosine_accuracy_threshold
+- cosine_f1
+- cosine_f1_threshold
+- cosine_precision
+- cosine_recall
+- cosine_ap
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+  results:
+  - task:
+      type: binary-classification
+      name: Binary Classification
+    dataset:
+      name: item classification
+      type: item-classification
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9260204081632653
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: cosine_accuracy_threshold
+      value: 0.7458415031433105
+      name: Cosine Accuracy Threshold
+    - type: cosine_f1
+      value: 0.7972027972027971
+      name: Cosine F1
+    - type: cosine_f1_threshold
+      value: 0.7458415031433105
+      name: Cosine F1 Threshold
+    - type: cosine_precision
+      value: 0.7037037037037037
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.9193548387096774
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.7692186034218071
+      name: Cosine Ap
+---
+
+# SentenceTransformer based on sergeyzh/rubert-tiny-turbo
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo). It maps sentences & paragraphs to a 312-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:** [sergeyzh/rubert-tiny-turbo](https://huggingface.co/sergeyzh/rubert-tiny-turbo) <!-- at revision 93769a3baad2b037e5c2e4312fccf6bcfe082bf1 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 2048 tokens
+- **Output Dimensionality:** 312 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': 2048, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 312, '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): 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("denis-gordeev/reranker_dialog_items_biencoder_rubert-tiny-turbo-3")
+# Run inference
+sentences = [
+    'Здравствуйте! Я хочу купить внешний диск для хранения данных, желательно SSD. Нужно, чтобы он был надёжным и быстрым, для переноса больших файлов. Можете помочь подобрать подходящий?',
+    "{'long_web_name': 'Внешний SSD диск KingSpec 240 ГБ Z3-240', 'price': 4129.0, 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}",
+    "{'long_web_name': 'Чайная машина Cooleq JD-12 12 л серебристый', 'price': 54095.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/sokoohladitel-cooleq-jd-12-100042900979/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/117/347/633/386/112/1/100042900979b0.png', 'id': '100042900979_126197', 'description': '', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}",
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 312]
+
+# 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.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `item-classification`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                    | Value      |
+|:--------------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy           | 0.926      |
+| cosine_accuracy_threshold | 0.7458     |
+| cosine_f1                 | 0.7972     |
+| cosine_f1_threshold       | 0.7458     |
+| cosine_precision          | 0.7037     |
+| cosine_recall             | 0.9194     |
+| **cosine_ap**             | **0.7692** |
+
+<!--
+## 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: 3,136 training samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                             | text                                                                                 | label                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                               | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 43.03 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 52 tokens</li><li>mean: 310.0 tokens</li><li>max: 1009 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~81.90%</li><li>1: ~18.10%</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | text                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label          |
+  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Привет! Подскажите, пожалуйста, у вас есть средства для чистки и ухода за холодильником? Ищу что-то недорогое, но эффективное.</code>                                                                                                                                                                                                                    | <code>{'long_web_name': 'ТЭН для водонагревателя ИТАТЭН ITA-30047', 'price': 1243.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/ten-dlya-vodonagrevatelya-itaten-ita-30047-600005611737/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/149/578/704/111/611/600005611737b0.jpeg', 'id': '600005611737', 'description': 'Нагревательный элемент для плоского водонагревателя Термекс: RZB 30F, 50F, 80F, 100F ; RZB 30L, 50L, 80L, 100L ; RZB 30FV, 50FV, 80FV, 100FV; IF 30V, 50V, 80V, 100V; ID 30V, 50V, 80V, 100V, Термекс IQ 30 V, Термекс IQ 50 V, Термекс IQ 80 V, Термекс IQ 100 V.Характеристики: Длина: 310 мм;Артикул: 30047;Применение: Для водонагревателей;Совместимость: Garanterm, Thermex;Тип ТЭНа: RF;Мощность: 1300 Вт;Материал: Нержавеющая сталь;Диаметр фланца: 64 мм;Трубка под термостат: Есть;Объем бака: 30 л, 50 л, 80 л, 100 л, 120 л, 150 л;Тип контактов: Клеммы под разъем;Производитель: Китай;Место под анод: М4;Напряжение: 220;Тип водонагревателя: Плоский;Размещение бака: Вер...</code> | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Я Андрей, мне 38 лет, я покупаю у вас товары для своего бизнеса по ремонту бытовой техники в Воронеже. Мне нужны моноблоки — это такие настольные компьютеры, где всё встроено в монитор. Интересуют недорогие модели для тестирования программного обеспечения и проведения диагностики. Можете порекомендовать что-то подходящее?</code> | <code>{'long_web_name': 'Моноблок MSI PRO AP242 12M-450RU белый', 'price': 78299.0, 'description': '<p>Моноблок MSI Pro AP242 12M-450RU — это производительная рабочая станция для офисных задач.</p>\n<h2>Комфортная работа</h2>\n<p>Корпус выполнен в белом цвете. Матовое покрытие дисплея защищает от бликов. Другие технические параметры:</p>\n<ul>\n<li>мощный процессор Intel Core i5 12400;</li>\n<li>графический чип UHD Graphics 730;</li>\n<li>оперативная память объемом 16 Гб с возможностью расширения до 64 Гб;</li>\n<li>встроенная веб-камера для общения через Skype и Zoom;</li>\n<li>внутренний накопитель SSD на 512 Гб обеспечивает быстрый доступ к файлам;</li>\n<li>поддерживается беспроводная сеть стандарта 802.11ax.</li>\n</ul>\n<p>Предусмотрены два порта USB 3.2 Type-C и два USB 2.0 Type-A. Есть выход HDMI для подключения монитора или телевизора. Для воспроизведения звука есть встроенные динамики и микрофон.</p>', 'rating': 5.0, 'review_count': 18}</code>                                                  | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Мне нужно купить карты памяти MicroSD, чтобы использовать их в моём телефоне и планшете. Хотелось бы что-то надёжное и с хорошей скоростью записи. Можете помочь выбрать?</code>                                                                                                                                                           | <code>{'long_web_name': 'Флэш карта Kingston Canvas Select Plus SDCS2/32GB microSDHC Class10, 32 Gb, adapter', 'price': 740.0, 'description': '', 'rating': 4.93, 'review_count': 587}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            | <code>1</code> |
+* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
+      "margin": 0.5,
+      "size_average": true
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 392 evaluation samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>text</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 392 samples:
+  |         | anchor                                                                             | text                                                                                  | label                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                                | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 23 tokens</li><li>mean: 42.23 tokens</li><li>max: 91 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 53 tokens</li><li>mean: 312.93 tokens</li><li>max: 1058 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~84.18%</li><li>1: ~15.82%</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                          | text                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | label          |
+  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Здравствуйте! Мне нужны магнитные кабели для зарядки моих устройств в походах. Хочу заказать несколько штук, можно с разными разъёмами (USB-C, Micro USB, и Lightning). Желательно, чтобы они были качественными и прочными. Можете помочь с этим?</code> | <code>{'long_web_name': 'ТЭН для водонагревателя ИТАТЭН ITA-30047', 'price': 1243.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/ten-dlya-vodonagrevatelya-itaten-ita-30047-600005611737/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/-17/149/578/704/111/611/600005611737b0.jpeg', 'id': '600005611737', 'description': 'Нагревательный элемент для плоского водонагревателя Термекс: RZB 30F, 50F, 80F, 100F ; RZB 30L, 50L, 80L, 100L ; RZB 30FV, 50FV, 80FV, 100FV; IF 30V, 50V, 80V, 100V; ID 30V, 50V, 80V, 100V, Термекс IQ 30 V, Термекс IQ 50 V, Термекс IQ 80 V, Термекс IQ 100 V.Характеристики: Длина: 310 мм;Артикул: 30047;Применение: Для водонагревателей;Совместимость: Garanterm, Thermex;Тип ТЭНа: RF;Мощность: 1300 Вт;Материал: Нержавеющая сталь;Диаметр фланца: 64 мм;Трубка под термостат: Есть;Объем бака: 30 л, 50 л, 80 л, 100 л, 120 л, 150 л;Тип контактов: Клеммы под разъем;Производитель: Китай;Место под анод: М4;Напряжение: 220;Тип водонагревателя: Плоский;Размещение бака: Вер...</code> | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Мне нужны сумки и рюкзаки для фототехники. Что-то удобное и вместительное, чтобы можно было безопасно носить зеркальный фотоаппарат и несколько объективов. Можно посмотреть варианты?</code>                                               | <code>{'long_web_name': 'Аксессуар для принтеров Konica Minolta (9961026723)', 'price': 10.0, 'url': 'https://megamarket.ru/catalog/details/aksessuar-dlya-printerov-konica-minolta-9961026723-600008281362/', 'image_link': 'https://main-cdn.sbermegamarket.ru/mid9/hlr-system/690/288/244/717/209/600008281362b0.jpeg', 'id': '600008281362_76846', 'description': 'Инструкция Konica Minolta для bizhub С257i (9961026723)', 'rating': 0.0, 'review_count': 0}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | <code>0</code> |
+  | <code>Здравствуйте! Ищу умные часы Apple Watch Series 2. Скажите, пожалуйста, есть ли у вас в наличии?</code>                                                                                                                                                   | <code>{'long_web_name': 'Смарт-часы Apple Watch Series 9 45 мм Midnight размер ML', 'price': 58373.0, 'description': 'Смарт-часы Apple Watch. Материал корпуса — алюминий. Время работы в активном режиме — до 18 часов. Функция Double Tap активируется посредством двух быстрых касаний указательного и большого пальцев — можно ответить на звонок, выключить будильник и управлять воспроизведением музыки. Объем встроенной памяти — 64 Гб. В комплекте — кабель USB?C с магнитным креплением для быстрой зарядки', 'rating': 4.97, 'review_count': 114}</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | <code>0</code> |
+* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
+      "margin": 0.5,
+      "size_average": true
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `num_train_epochs`: 1
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `load_best_model_at_end`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### 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`: 8
+- `per_device_eval_batch_size`: 8
+- `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`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 1
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `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`: True
+- `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}
+- `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
+- `dispatch_batches`: None
+- `split_batches`: 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`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch      | Step    | Training Loss | Validation Loss | item-classification_cosine_ap |
+|:----------:|:-------:|:-------------:|:---------------:|:-----------------------------:|
+| 0          | 0       | -             | 0.0302          | 0.3988                        |
+| 0.2551     | 100     | 0.0129        | -               | -                             |
+| 0.5102     | 200     | 0.0065        | -               | -                             |
+| **0.6378** | **250** | **-**         | **0.0065**      | **0.7692**                    |
+| 0.7653     | 300     | 0.0058        | -               | -                             |
+| 1.0        | 392     | -             | 0.0065          | 0.7692                        |
+
+* The bold row denotes the saved checkpoint.
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.13
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.47.1
+- PyTorch: 2.2.1
+- Accelerate: 1.2.1
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.21.0
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### ContrastiveLoss
+```bibtex
+@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
+    author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
+    booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},
+    title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping},
+    year={2006},
+    volume={2},
+    number={},
+    pages={1735-1742},
+    doi={10.1109/CVPR.2006.100}
+}
+```
+
+<!--
+## 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 +1,27 @@
+{
+  "_name_or_path": "sergeyzh/rubert-tiny-turbo",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "emb_size": 312,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 312,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 600,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 2048,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 3,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.47.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 83828
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.47.1",
+    "pytorch": "2.2.1"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8a7827ed1e8dcad510f7342cbe185c4f2e21e2778cb2866ff6de57527b2cf316
+size 116781184

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "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_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 2048,
+  "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_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 2048,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}