Add new SentenceTransformer model

.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": 1024,
+  "pooling_mode_cls_token": false,
+  "pooling_mode_mean_tokens": true,
+  "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 +1,550 @@
+---
+base_model: intfloat/multilingual-e5-large
+language:
+- multilingual
+library_name: sentence-transformers
+license: apache-2.0
+metrics:
+- cosine_accuracy
+- dot_accuracy
+- manhattan_accuracy
+- euclidean_accuracy
+- max_accuracy
+pipeline_tag: sentence-similarity
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:1765
+- loss:TripletLoss
+widget:
+- source_sentence: Hormigonado de zanjas y pozos de cimentación, con hormigón en masa,
+    con 20% de áridos de material reciclado de hormigones, HRM - 30 / B / 20 / XA2
+    con una cantidad de cemento de 350 kg/m3 i relación agua cemento =< 0.5, colocado
+    desde camión
+  sentences:
+  - Tubo de acero inoxidable 1.4307 (AISI 304L) con soldadura longitudinal, de 22
+    mm de diámetro exterior y 0,7 mm de espesor de pared, serie 1 conforme a UNE-EN
+    10312, conexión a presión, con nivel de dificultad elevado y instalado de forma
+    empotrada.
+  - Vertido de hormigón en zanjas y cimientos, utilizando hormigón masivo con un 20%
+    de áridos reciclados, tipo HRM - 30 / B / 20 / XA2, con una dosificación de cemento
+    de 350 kg/m3 y una relación agua-cemento menor o igual a 0.5, aplicado directamente
+    desde el camión.
+  - Colocación de paneles de yeso en interiores, utilizando yeso laminado, con un
+    espesor de 12.5 mm y una resistencia al fuego de tipo F30, aplicando una mezcla
+    de adhesivo con una proporción de agua de 0.4, instalado manualmente.
+- source_sentence: Pavimento de loseta para acera gris de 20x20x4 cm, clase 1a, precio
+    alto, sobre soporte de 3 cm de arena, colocado a pique de maceta con mortero mixto
+    1:2:10 y lechada de cemento pórtland, en entorno urbano sin dificultad de movilidad,
+    en aceras > 5 m de ancho o calzada/plataforma única > 12 m de ancho, con afectación
+    por servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de más de 10 m2
+  sentences:
+  - Losas de concreto de 60x40 cm y 8 cm de grosor, con acabado rugoso, instaladas
+    con mortero de cemento 1:6 y juntas selladas, en áreas urbanas con fácil acceso,
+    en aceras de más de 3 y hasta 5 m de ancho o en calzadas de más de 7 y hasta 12
+    m de ancho, sin interferencias de servicios públicos o mobiliario urbano, en proyectos
+    de hasta 1 m2.
+  - Pavimento de loseta para jardín verde de 30x30x5 cm, clase 2b, precio bajo, sobre
+    soporte de 5 cm de grava, colocado a nivel de césped con tierra orgánica y mezcla
+    de arena, en entorno rural con dificultad de acceso, en jardines < 10 m de ancho
+    o senderos individuales < 5 m de ancho, sin afectación por servicios o elementos
+    de jardinería, en actuaciones de menos de 5 m2.
+  - Loseta de pavimento gris de 20x20x4 cm, clase 1a, de alto costo, instalada sobre
+    una base de 3 cm de arena, fijada a nivel de maceta con mortero 1:2:10 y lechada
+    de cemento pórtland, en un área urbana con fácil acceso, en aceras de más de 5
+    m de ancho o plataformas de más de 12 m de ancho, considerando la interferencia
+    de servicios o mobiliario urbano, para proyectos que superen los 10 m2.
+- source_sentence: Derivación a 90° reducida de polietileno PE 100 de fabricación
+    inyectada con ramal a 90° DN 110 para una unión soldadura a tope, presión nominal
+    PN 16 (SDR 11), fabricación según norma UNE-EN 12201-3, para una unión soldadura
+    a tope, soldadura a tope y colocada en el fondo de la zanja, en entorno urbano
+    sin dificultad de movilidad, afectación por presencia de servicios en la zanja,
+    sin presencia de entibación
+  sentences:
+  - Derivación a 45° de PVC tipo 1 con ramal a 45° DN 75 para una conexión mediante
+    pegamento, presión nominal PN 10 (SDR 13.5), fabricación según norma UNE-EN 1452-2,
+    para una conexión mediante pegamento, instalada en la parte superior de la estructura,
+    en un entorno rural con acceso restringido, sin interferencia de servicios en
+    la zona, con necesidad de entibación.
+  - Ventana de aluminio anodizado en acabado natural, con rotura de puente térmico,
+    instalada sobre un premarco, compuesta por tres hojas abatibles, diseñada para
+    un espacio de obra de aproximadamente 240x120 cm, fabricada con perfiles de alta
+    calidad, con una clasificación mínima de 4 en permeabilidad al aire según UNE-EN
+    12207, clasificación mínima 9A en estanqueidad al agua según UNE-EN 12208 y clasificación
+    mínima C4 en resistencia al viento según UNE-EN 12210, incluyendo caja de persiana
+    y guías.
+  - Derivación de polietileno PE 100 a 90° de fabricación inyectada, DN 110, para
+    unión mediante soldadura a tope, con presión nominal PN 16 (SDR 11), conforme
+    a la norma UNE-EN 12201-3, instalada en el fondo de la zanja en un entorno urbano,
+    sin complicaciones de movilidad y con servicios presentes en la zanja, sin necesidad
+    de entibación.
+- source_sentence: Pavimento de pieza rectangular de hormigón doble capa, gris, de
+    10x20 cm y 8 cm de espesor, precio alto, para pavimento drenante, sobre lecho
+    de arena de 3 cm de espesor, compactación del pavimento y rejuntado con mortero
+    de cemento 1:6, en entorno urbano con dificultad de mobilidad, en aceras <= 3
+    m de ancho o calzada/plataforma única <= 7 m de ancho, con afectación por servicios
+    o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de hasta 1 m2
+  sentences:
+  - Colocación de losas de cimentación utilizando hormigón armado, incorporando un
+    20% de áridos reciclados, aditivo hidrófugo HRA - 35 / B / 20 / XC4 + XS1 + XA2,
+    con una dosificación de cemento de 400 kg/m3 y una relación agua-cemento menor
+    o igual a 0.5, vertido mediante cubilote.
+  - Losas de hormigón rectangular de doble capa, color gris, de dimensiones 10x20
+    cm y 8 cm de grosor, de alto costo, diseñadas para pavimentos permeables, colocadas
+    sobre una base de arena de 3 cm de grosor, con compactación del suelo y rejuntado
+    utilizando mortero de cemento en proporción 1:6, en un entorno urbano con movilidad
+    restringida, en aceras de hasta 3 m de ancho o en calzadas/plataformas de hasta
+    7 m de ancho, considerando la interferencia de servicios o elementos de mobiliario
+    urbano, en proyectos de hasta 1 m2.
+  - Pavimento de losa cuadrada de cerámica simple, color beige, de 30x30 cm y 1 cm
+    de espesor, precio bajo, para revestimiento decorativo, sobre base de grava de
+    5 cm de espesor, sin necesidad de compactación y sin rejuntado, en entorno rural
+    con fácil acceso, en jardines o patios de más de 10 m2, sin interferencias por
+    instalaciones o elementos de jardinería, en proyectos de más de 5 m2.
+- source_sentence: Formación de junta de trabajo interior, en piezas hormigonadas
+    'in situ', con junta de PVC de 24 cm de ancho y de 3,5 mm de espesor
+  sentences:
+  - Instalación de paneles prefabricados, utilizando sellador de silicona de 12 cm
+    de ancho y 5 mm de espesor.
+  - Ventana de aluminio anodizado con rotura de puente térmico, instalada sobre un
+    premarco, con una hoja oscilobatiente, diseñada para un hueco de obra de aproximadamente
+    90x120 cm, fabricada con perfiles de alta calidad, cumpliendo con la clasificación
+    mínima 4 de permeabilidad al aire según UNE-EN 12207, clasificación mínima 9A
+    de estanqueidad al agua según UNE-EN 12208 y clasificación mínima C5 de resistencia
+    al viento según UNE-EN 12210, incluyendo caja de persiana y guías.
+  - Instalación de juntas de trabajo internas en elementos de hormigón vertido 'in
+    situ', utilizando juntas de PVC de 24 cm de ancho y 3,5 mm de grosor.
+model-index:
+- name: Multilingual E5 Large trained with triplet loss
+  results:
+  - task:
+      type: triplet
+      name: Triplet
+    dataset:
+      name: validation set
+      type: validation-set
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9715909090909091
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: dot_accuracy
+      value: 0.028409090909090908
+      name: Dot Accuracy
+    - type: manhattan_accuracy
+      value: 0.9715909090909091
+      name: Manhattan Accuracy
+    - type: euclidean_accuracy
+      value: 0.9715909090909091
+      name: Euclidean Accuracy
+    - type: max_accuracy
+      value: 0.9715909090909091
+      name: Max Accuracy
+  - task:
+      type: triplet
+      name: Triplet
+    dataset:
+      name: test set
+      type: test-set
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.9943502824858758
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: dot_accuracy
+      value: 0.005649717514124294
+      name: Dot Accuracy
+    - type: manhattan_accuracy
+      value: 0.9943502824858758
+      name: Manhattan Accuracy
+    - type: euclidean_accuracy
+      value: 0.9943502824858758
+      name: Euclidean Accuracy
+    - type: max_accuracy
+      value: 0.9943502824858758
+      name: Max Accuracy
+---
+
+# Multilingual E5 Large trained with triplet loss
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) on the csv dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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:** [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+    - csv
+- **Language:** multilingual
+- **License:** apache-2.0
+
+### 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, '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("RamsesDIIP/me5-large-construction")
+# Run inference
+sentences = [
+    "Formación de junta de trabajo interior, en piezas hormigonadas 'in situ', con junta de PVC de 24 cm de ancho y de 3,5 mm de espesor",
+    "Instalación de juntas de trabajo internas en elementos de hormigón vertido 'in situ', utilizando juntas de PVC de 24 cm de ancho y 3,5 mm de grosor.",
+    'Instalación de paneles prefabricados, utilizando sellador de silicona de 12 cm de ancho y 5 mm de espesor.',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 1024]
+
+# 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
+
+#### Triplet
+* Dataset: `validation-set`
+* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
+
+| Metric             | Value      |
+|:-------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy    | 0.9716     |
+| dot_accuracy       | 0.0284     |
+| manhattan_accuracy | 0.9716     |
+| euclidean_accuracy | 0.9716     |
+| **max_accuracy**   | **0.9716** |
+
+#### Triplet
+* Dataset: `test-set`
+* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
+
+| Metric             | Value      |
+|:-------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy    | 0.9944     |
+| dot_accuracy       | 0.0056     |
+| manhattan_accuracy | 0.9944     |
+| euclidean_accuracy | 0.9944     |
+| **max_accuracy**   | **0.9944** |
+
+<!--
+## 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
+
+#### csv
+
+* Dataset: csv
+* Size: 1,765 training samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                               | positive                                                                             | negative                                                                            |
+  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 13 tokens</li><li>mean: 105.38 tokens</li><li>max: 317 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 101.15 tokens</li><li>max: 282 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 14 tokens</li><li>mean: 85.69 tokens</li><li>max: 265 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | negative                                                                                                                                                                                                                                                         |
+  |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Placas nervadas tipo pi o doble t de hormigón armado, de 35 cm de altura y 120 a 140 cm de anchura, con junta lateral abierta inferiormente, de 205 a 220 kN·m de momento flector último por m de ancho, para una luz máxima de 12 m, para forjado con capa de compresión mínima de 10 cm, colocadas sobre estructura</code>                                                                                                                     | <code>Placas de hormigón armado tipo pi o doble t, con dimensiones de 35 cm de altura y entre 120 y 140 cm de ancho, diseñadas con junta lateral abierta en la parte inferior, capaces de soportar un momento flector último de 205 a 220 kN·m por metro de ancho, adecuadas para luces de hasta 12 m y con un forjado que incluya una capa de compresión mínima de 10 cm, instaladas sobre una estructura.</code>                                                        | <code>Placas de yeso laminado de 35 cm de altura y 120 a 140 cm de anchura, con junta lateral cerrada, para una luz máxima de 12 m, para tabiques con aislamiento acústico de 10 cm, colocadas sobre estructura.</code>                                          |
+  | <code>Puerta cortafuegos de una hoja corredera de acero galvanizado, EI2-C 60, para un hueco de obra de más de 12 m2, colocada</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | <code>Puerta cortafuegos de una sola hoja deslizante de acero galvanizado, clasificación EI2-C 60, instalada en un espacio de obra superior a 12 m2.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                               | <code>Puerta de acceso principal de madera maciza, sin clasificación de resistencia al fuego, para un espacio de almacenamiento de menos de 10 m2, instalada.</code>                                                                                             |
+  | <code>Pavimento de mezcla bituminosa continua en caliente tipo AC 32 bin B 50/70 S, con betún asfáltico de penetración, de granulometría semidensa para capa intermedia y árido calcáreo, extendida y compactada, en entorno urbano sin dificultad de movilidad, en aceras > 3 y <= 5 m de ancho o calzada/plataforma única > 7 y <= 12 m de ancho, con afectación por servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de hasta 1 m2</code> | <code>Pavimento de asfalto continuo en caliente tipo AC 32 bin B 50/70 S, utilizando betún asfáltico de penetración y granulometría semidensa para la capa intermedia, con árido calcáreo, aplicado y compactado en áreas urbanas con buena accesibilidad, en aceras de más de 3 y hasta 5 m de ancho o calzadas/plataformas únicas de más de 7 y hasta 12 m de ancho, considerando la interferencia de servicios o mobiliario urbano, en proyectos de hasta 1 m2.</code> | <code>Pavimento de hormigón armado con aditivos especiales para mejorar la resistencia a la compresión, diseñado para áreas industriales con tráfico pesado, en losas de más de 10 m de ancho, sin restricciones de acceso, en proyectos de más de 50 m2.</code> |
+* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
+      "triplet_margin": 5
+  }
+  ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### csv
+
+* Dataset: csv
+* Size: 1,765 evaluation samples
+* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | anchor                                                                               | positive                                                                             | negative                                                                            |
+  |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                              |
+  | details | <ul><li>min: 26 tokens</li><li>mean: 106.52 tokens</li><li>max: 298 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 31 tokens</li><li>mean: 103.53 tokens</li><li>max: 254 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 87.43 tokens</li><li>max: 247 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | anchor                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>Perforación de pantalla en terreno blando, de 45 cm de espesor con lodo tixotrópico y hormigonado con hormigón HA-35/L / 10 / IIa de consistencia líquida, tamaño máximo del árido 10 mm, con >= 375 kg/m3 de cemento, aditivo hidrófugo/superplastificante, apto para clase de exposición IIa, con el equipo de lodos incluido</code>                                                                                                                                                                                                                                                                          | <code>Perforación de pantalla en suelo blando de 45 cm de grosor, utilizando lodo tixotrópico y hormigón HA-35/L / 10 / IIa de consistencia fluida, con un tamaño máximo de árido de 10 mm, conteniendo al menos 375 kg/m3 de cemento, aditivo hidrófugo y superplastificante, adecuado para la clase de exposición IIa, incluyendo el equipo de lodos necesario.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | <code>Instalación de paneles solares en terreno duro, con una base de 60 cm de espesor y utilizando cemento convencional, sin aditivos especiales, apto para condiciones climáticas extremas, con un equipo de montaje estándar.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+  | <code>Falso techo de lamas de aluminio prelacado, con canto circular con pestaña, de 185 mm de anchura y 16 mm de altura, color estándar, con la superficie perforada, montadas en posición horizontal, separadas 15 mm, fijadas a presión sobre estructura de perfiles omega con troquel para fijación clipada de acero galvanizado, con perfil de refuerzo, separados <= 1.5 m, colgados con supensión autoniveladora de barra roscada, separadas <= 1.2 m, fijadas mecánicamente al forjado</code>                                                                                                                 | <code>Techo falso de paneles de aluminio prelacado, con borde redondeado y pestaña, de 185 mm de ancho y 16 mm de alto, en color estándar, con perforaciones en la superficie, instalados horizontalmente, con una separación de 15 mm, asegurados a presión sobre una estructura de perfiles omega con troqueles para fijación clipada de acero galvanizado, reforzados con perfiles, separados a un máximo de 1.5 m, suspendidos con un sistema autonivelador de barra roscada, separados a un máximo de 1.2 m, fijados mecánicamente al forjado.</code>                                                                                                                       | <code>Techo acústico de paneles de yeso laminado, con borde recto, de 120 mm de ancho y 12 mm de grosor, acabado en pintura mate, con superficie lisa, instalados en posición vertical, separados 20 mm, fijados con adhesivo sobre estructura de perfiles en U, con refuerzo de madera, separados <= 2 m, suspendidos con cables ajustables, separados <= 1.5 m, fijados a la pared.</code>                                                                                                                                                                                                                   |
+  | <code>Canalización con uno tubo curvable corrugado de polietileno de 110 mm de diámetro nominal, de doble capa, y dado de recubrimiento de 40x30 cm con hormigón de uso no estructural HNE-20/P/20 de resistencia a compresión 20 N/mm2, consistencia plástica y tamaño máximo del árido 20 mm, cuerda guía en cada tubo, parte proporcional de accesorios de unión, separadores y obturadores, en entorno urbano sin dificultad de movilidad, en aceras > 5 m de ancho o calzada/plataforma única > 12 m de ancho, sin afectación por servicios o elementos de mobiliario urbano, en actuaciones de hasta 1 m</code> | <code>Instalación de un sistema de canalización utilizando un tubo flexible corrugado de polietileno de 110 mm de diámetro nominal, con doble capa, y recubierto con hormigón no estructural HNE-20/P/20 de resistencia a compresión de 20 N/mm2, consistencia plástica y un tamaño máximo de árido de 20 mm, incluyendo cuerda guía en cada tubo, así como la proporción adecuada de accesorios de unión, separadores y obturadores, en un entorno urbano con fácil acceso, en aceras de más de 5 m de ancho o calzadas/plataformas de más de 12 m de ancho, sin interferencias de servicios o elementos de mobiliario urbano, en proyectos de hasta 1 m de profundidad.</code> | <code>Instalación de un sistema de drenaje con tuberías de PVC rígido de 75 mm de diámetro, de una sola capa, y revestimiento de 30x20 cm con asfalto de alta resistencia, diseñado para soportar cargas estructurales, con una resistencia a compresión de 30 N/mm2, consistencia seca y tamaño máximo del árido de 10 mm, sin cuerda guía, incluyendo una cantidad adecuada de conectores, soportes y tapas, en un entorno rural con acceso limitado, en caminos de tierra de menos de 3 m de ancho, con interferencias por servicios públicos y elementos de paisajismo, en proyectos de más de 2 m.</code> |
+* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
+      "triplet_margin": 5
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: steps
+- `per_device_train_batch_size`: 4
+- `per_device_eval_batch_size`: 4
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: 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`: 4
+- `per_device_eval_batch_size`: 4
+- `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`: 2e-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`: 3
+- `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`: 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}
+- `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`: False
+- `hub_always_push`: False
+- `gradient_checkpointing`: False
+- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
+- `include_inputs_for_metrics`: False
+- `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
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch  | Step | Training Loss | Validation Loss | validation-set_max_accuracy | test-set_max_accuracy |
+|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:---------------------------:|:---------------------:|
+| 0      | 0    | -             | -               | 0.9830                      | -                     |
+| 0.2833 | 100  | 4.4372        | 3.6833          | 1.0                         | -                     |
+| 0.5666 | 200  | 3.724         | 3.4490          | 0.9943                      | -                     |
+| 0.8499 | 300  | 3.5575        | 3.5777          | 0.9886                      | -                     |
+| 1.1331 | 400  | 3.4996        | 3.4224          | 0.9773                      | -                     |
+| 1.4164 | 500  | 3.4846        | 3.3883          | 0.9943                      | -                     |
+| 1.6997 | 600  | 3.4126        | 3.4181          | 0.9886                      | -                     |
+| 1.9830 | 700  | 3.3225        | 3.3863          | 0.9773                      | -                     |
+| 2.2663 | 800  | 3.3446        | 3.3971          | 0.9716                      | -                     |
+| 2.5496 | 900  | 3.3351        | 3.3816          | 0.9773                      | -                     |
+| 2.8329 | 1000 | 3.2597        | 3.3936          | 0.9716                      | -                     |
+| 3.0    | 1059 | -             | -               | -                           | 0.9944                |
+
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- Sentence Transformers: 3.2.0
+- Transformers: 4.44.2
+- PyTorch: 2.4.1+cu121
+- Accelerate: 0.34.2
+- Datasets: 3.0.1
+- Tokenizers: 0.19.1
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### TripletLoss
+```bibtex
+@misc{hermans2017defense,
+    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
+    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
+    year={2017},
+    eprint={1703.07737},
+    archivePrefix={arXiv},
+    primaryClass={cs.CV}
+}
+```
+
+<!--
+## 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 +1,28 @@
+{
+  "_name_or_path": "intfloat/multilingual-e5-large",
+  "architectures": [
+    "XLMRobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 1024,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 4096,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "model_type": "xlm-roberta",
+  "num_attention_heads": 16,
+  "num_hidden_layers": 24,
+  "output_past": true,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.44.2",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 250002
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.2.0",
+    "transformers": "4.44.2",
+    "pytorch": "2.4.1+cu121"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:62d7ca862b89c6e775462cfdb1149bbc9b8941d1fe49ca8eab71695e670ff73a
+size 2239607176

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": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

sentencepiece.bpe.model

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cfc8146abe2a0488e9e2a0c56de7952f7c11ab059eca145a0a727afce0db2865
+size 5069051

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,51 @@
+{
+  "bos_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "cls_token": {
+    "content": "<s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "eos_token": {
+    "content": "</s>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "<mask>",
+    "lstrip": true,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "<pad>",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "</s>",
+    "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 sha256:883b037111086fd4dfebbbc9b7cee11e1517b5e0c0514879478661440f137085
+size 17082987

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,54 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "250001": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": true,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": true,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "XLMRobertaTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}