/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
roberta-base-amharic
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
25 июн 2025

reranker-amharic-base

Ранжирование текстаТекст → score4 профессии

Амхароязычный Cross Encoder для оценки релевантности пар «запрос — текст» и переранжирования результатов поиска.

211скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мая 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Ранжирование» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

reranker-amharic-base — это модель Cross Encoder, созданная автором репозитория rasyosef и дообученная на базе rasyosef/roberta-base-amharic с помощью библиотеки sentence-transformers. Она оценивает пары «запрос — текст» и предназначена для переранжирования результатов поиска и семантического поиска на амхарском языке. Модель имеет архитектуру XLM-RoBERTa для классификации последовательностей, 137,8 млн параметров и контекст до 512 токенов; в README указана максимальная длина последовательности 510 токенов. Выдаёт один числовой балл релевантности для каждой пары текстов.

На наборе amh-passage-retrieval-dev модель показала MRR@10 0,830 и nDCG@10 0,856. Она подходит для повторной сортировки найденных документов после первичного поиска, но требует передавать запрос и текст вместе и ограничена длиной контекста. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • переранжирование найденных документов по амхарскому запросу
  • улучшение выдачи амхароязычной поисковой системы
  • оценка релевантности пары «запрос — абзац»
  • семантический поиск по амхарским текстам

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами, а модель оценивает пары текстов и сама не выполняет первичный поиск. Оценочные метрики приведены для набора amh-passage-retrieval-dev и не гарантируют такую же точность на других данных.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

reranker-amharic-base

This is a Cross Encoder model finetuned from rasyosef/roberta-base-amharic using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

This model was presented in the paper The Multilingual Curse at the Retrieval Layer: Evidence from Amharic.

Official code repository: https://github.com/rasyosef/amharic-neural-ir

Model Details

Model Description

  • Model Type: Cross Encoder
  • Base model: rasyosef/roberta-base-amharic
  • Maximum Sequence Length: 510 tokens
  • Number of Output Labels: 1 label
  • Language: am
  • License: mit

Model Sources

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("rasyosef/reranker-amharic-base")

# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['ለውጭ ገበያ በሚቀርበው የኢትዮጵያ ቡና ላይ የተጋረጠው ፈተና', 'የኢትዮጵያ ዋነኛ የውጭ ምንዛሬ ምንጭ የሆነው ወደ ውጭ የሚላክ ቡና ዘርፍ በአሁኑ ጊዜ ከፍተኛ ውጥረት ውስጥ ገብቷል። በዚህ የተነሳም የኢትዮጵያ ቡናና ሻይ ባለሥልጣንን ጨምሮ የሚመላካታቸው ሁሉ ቡና ላኪዎችና አምራቾች ያከማቹትን ቡና በፍጥነት ወደ ዓለም ገበያ እንዲያወጡ ጥሪ እያቀረቡ ነው ።'],
    ['ለውጭ ገበያ በሚቀርበው የኢትዮጵያ ቡና ላይ የተጋረጠው ፈተና', 'የቻይናው ፕሬዝዳንት ዚ ጂንፒንግ ከትራምፕ ጋር ባደረጉት ጉባኤ ትኩረታቸው በሁለቱ ሀገራት መካከል ለወራት ከተፈጠረ ውጥረት እና የንግድ ጦርነት በኋላ የተረገጋጋ ግንኙነትን ማስቀጠል ነበር። ከፑቲን ጋር ደግሞ ዢ ለሁለቱ አገራት ስልታዊም ሆነ ኢኮኖሚያዊ ጠቀሜታ ረጅም ጊዜ የዘለቀውን አጋርነትን ይበልጥ ማጠናከር ላይ ነበር ትኩረታቸው።']
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (2,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    'ለውጭ ገበያ በሚቀርበው የኢትዮጵያ ቡና ላይ የተጋረጠው ፈተና',
    [
        'የኢትዮጵያ ዋነኛ የውጭ ምንዛሬ ምንጭ የሆነው ወደ ውጭ የሚላክ ቡና ዘርፍ በአሁኑ ጊዜ ከፍተኛ ውጥረት ውስጥ ገብቷል። በዚህ የተነሳም የኢትዮጵያ ቡናና ሻይ ባለሥልጣንን ጨምሮ የሚመላካታቸው ሁሉ ቡና ላኪዎችና አምራቾች ያከማቹትን ቡና በፍጥነት ወደ ዓለም ገበያ እንዲያወጡ ጥሪ እያቀረቡ ነው ።',
        'የቻይናው ፕሬዝዳንት ዚ ጂንፒንግ ከትራምፕ ጋር ባደረጉት ጉባኤ ትኩረታቸው በሁለቱ ሀገራት መካከል ለወራት ከተፈጠረ ውጥረት እና የንግድ ጦርነት በኋላ የተረገጋጋ ግንኙነትን ማስቀጠል ነበር። ከፑቲን ጋር ደግሞ ዢ ለሁለቱ አገራት ስልታዊም ሆነ ኢኮኖሚያዊ ጠቀሜታ ረጅም ጊዜ የዘለቀውን አጋርነትን ይበልጥ ማጠናከር ላይ ነበር ትኩረታቸው።',
    ]
)
print(ranks)
# [{'corpus_id': 0, 'score': np.float32(0.9555243)}, {'corpus_id': 1, 'score': np.float32(0.0012893651)}]

Evaluation

Metrics

Cross Encoder Reranking

MetricValue
mrr@100.830
ndcg@100.856

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 491,752 training samples
  • Columns: query, passage, and label
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    querypassagelabel
    typestringstringint
    detailsmin: 3 charactersmean: 49.55 charactersmax: 146 charactersmin: 124 charactersmean: 1404.41 charactersmax: 7660 characters0: ~87.50%1: ~12.50%
  • Samples:
    querypassagelabel
    ‹‹የአገር መከላከያ ሠራዊት ተዋጽኦ እንደ ተወካዮች ምክር ቤት መቀመጫ የሚከፋፈል አይደለም›› ጄኔራል ሳሞራ የኑስየአገር መከላከያ ሠራዊት ብሔራዊ ተዋጽኦ የጠበቀና የተመጣጠነ መሆን ያለበት ቢሆንም እንደ የተወካዮች ምክር ቤት መቀመጫ የሚከፋፈል እንዳልሆነ፣ የጦር ኃይሎች ጠቅላላ ኤታ ማዦር ሹም ጄኔራል ሳሞራ የኑስ ተናገሩ፡፡በአማራ ብሔራዊ ክልላዊ መንግሥት ዋና ከተማ በሆነችው በባህር ዳር ከተማ የተከበረውን ሦስተኛውን የሠራዊት ቀን ምክንያት በማድረግ በተዘጋጀው የውይይት መድረክ (ሲምፖዝየም)፣ ‹‹የኢፌዲሪ መከላከያ ሠራዊት ከየት ወዴት?›› በሚል ርዕስ ጥናታዊ ጽሑፍ ያቀረቡት ጄኔራል ሳሞራ የመከላከያ ሠራዊት አመጣጥ፣ ዕድገትና አሁን የሚገኝበትን ደረጃ ተንትነዋል፡፡ቀደም ሲል ደርግን ያሸነፈው የኢሕአዴግ ሠራዊት የአሁኑ መከላከያ ሠራዊት መሠረት እንደሆነ አስታውሰው፣ ለማመጣጠን ሲባል ከ30 ሺሕ በላይ ነባር ታጋዮች እንዲቀነሱ የተደረገበት ምክንያት ብሔራዊ አስተዋጽኦን ለማጠናከር እንደሆነ ገልጸዋል፡፡ ‹‹ለታጋዮችም ሆነ ለአመራሮች ፈታኝና ከባድ ውሳኔ የነበረ ቢሆንም ለሕዝብ ጥቅም ሲባል ወስነናል፤›› በማለት የገለጹት ጄኔራል ሳሞራ፣ በመከላከያ ሠራዊት አነስተኛ ተሳትፎ ከነበራቸው ብሔር ብሔረሰቦች አዲስ አባላት በመመልመል፣ ከወንጀል ነፃ የሆኑ ተፈላጊ ችሎታና ሙያ የነበራቸው የደርግ ሠራዊት አባላትም ታክለውበት ሠራዊቱ እንደ አዲስ መደራጀቱን አብራርተዋል፡፡ በወቅቱ ካልተቀነሱት የሕወሓት ታጋዮች ላይ ሁለት ማዕረግ እንደተቀነሰ፣ በአንፃሩ ደግሞ ለሌሎች ብሔር ተወላጆች ላይ ሁለት ማዕረግ እንዲጨመር መደረጉን አስታውሰዋል፡፡ ኢሕአዴግ ውስጥ ከተፈጠረው መከፋፈል በኋላ በተደረገው የተሃድሶ እንቅስቃሴ መሠረት የሠራዊቱ ማነቆ የነበሩ ችግሮችና አስተሳሰቦች መወገዳቸውንም አውስተዋል፡፡ አዲሱ የሠራዊት ግንባታ ሕገ መንግሥታዊ ተልዕኮዎችን የሚያሳካ፣ የመከላከል ቁመናው የማይደፈር ሆኖ ...1
    ‹‹የአገር መከላከያ ሠራዊት ተዋጽኦ እንደ ተወካዮች ምክር ቤት መቀመጫ የሚከፋፈል አይደለም›› ጄኔራል ሳሞራ የኑስጠቅላይ ሚኒስትር ዓብይ አህመድ (ዶ/ር) ለሦስት የመከላከያና የደኅንነት ከፍተኛ ኃላፊዎች ዓርብ ሰኔ 21 ቀን 2011 ዓ.ም. ሹመት ሰጡ፡፡የብሔራዊ መረጃና ደኅንነት አገልግሎት ዋና ዳይሬክተር የነበሩት ጄኔራል አደም መሐመድ የጦር ኃይሎች ጠቅላይ ኤታ ማዦር ሹም፣ ሌተና ጄኔራል ሞላ ኃይለ ማርያም የምድር ኃይል ዋና አዛዥ፣ እንዲሁም አቶ ደመላሽ ገብረ ሚካኤል የብሔራዊ መረጃና ደኅንነት አገልግሎት ዋና ዳይሬክተር ሆነው ተሹመዋል፡፡ጄኔራል አደም ሰኔ 15 ቀን 2011 ዓ.ም. ምሽት በመኖሪያቸው ቤታቸው በተገደሉት በጄራል ሰዓረ መኮንን ምትክ ነው የተሾሙት፡፡ የብሔራዊ መረጃና ደኅንነት አገልግሎት በመሆን ከተሾሙ አንድ ዓመት ያለፋቸው ጄኔራል አደም፣ ቀደም ሲል የኢትዮጵያ አየር ኃይል ዋና አዛዥ በመሆን አገልግለዋል፡፡ሌተና ጄኔራል ሞላ ከዚህ በፊት የኢትዮጵያ አየር ኃይል ዋና አዛዥ በመሆን ማገልገላቸው ሲታወስ፣ በአዲሱ ሹመታቸው የምድር ኃይልን በዋና አዛዥነት ይመራሉ፡፡አቶ ደመላሽ ከዓመት በፊት የብሔራዊ መረጃና ደኅንነት ምክትል ዋና ዳይሬክተር በመሆን እያገለገሉ የነበሩ ሲሆን፣ ቀደም ሲል የኦሮሚያ ክልል ምክትል ኮሚሽነር፣ እንዲሁም የፌዴራል ፖሊስ ፀረ ሽብር ግብረ ኃይል ዳይሬክተር በመሆን ሠርተዋል፡፡0
    ‹‹የአገር መከላከያ ሠራዊት ተዋጽኦ እንደ ተወካዮች ምክር ቤት መቀመጫ የሚከፋፈል አይደለም›› ጄኔራል ሳሞራ የኑስለሕዝብ ተወካዮች ምክር ቤት ቋሚ ኮሚቴዎች የተጓደሉ ሊቀመንበሮችን ለመተካት ዕጩዎችን ያቀረቡት አፈ ጉባዔ አባዱላ ገመዳ ዕጩዎቹን የመለመሉበት መሥፈርት ዕውቀትን መሠረት ያደረገ አለመሆኑን አስመልክቶ ለተነሳባቸው ጥያቄ፣ ዕውቀት ሁልጊዜ መሥፈርት ሊሆን እንደማይችል ይልቁንም የፖለቲካ ድርጅቶች በሚሰጡት ውሳኔ የአመራርነት ምደባ እንደሚካሄድ ገለጹ፡፡አፈ ጉባዔው በምክር ቤቱ የአባልነት ሥነ ምግባርና ሥነ ሥርዓት ደንብ በሚሰጣቸው ኃላፊነት መሠረት በ2008 ዓ.ም. መጀመሪያ ላይ ለምክር ቤቱ 18 ቋሚ ኮሚቴዎች ከመደቧቸው ዋና ምክትል ሊቀመናብርት መካከል፣ የተወሰኑት በተለያዩ ምክንያቶች በመጓደላቸው በምትክነት ያጯቸውን ለምክር ቤቱ አባላት ለምደባ ሐሙስ ታኅሳስ 13 ቀን 2009 ዓ.ም. አቅርበዋል፡፡የቋሚ ኮሚቴው ሊቀመናብርት ከተጓደሉባቸው ምክንያቶች አንዱ በሥራ አስፈጻሚው መንግሥት መዋቅር ውስጥ በመመደባቸው መሆኑ ተገልጿል፡፡ ይሁን እንጂ አፈ ጉባዔው ያቀረቡት አዲስ ምደባ በተጓደሉ አመራሮች ምትክ ብቻ ሳይሆን፣ ነባሮችንም ወደ ሌላ ቋሚ ኮሚቴዎች የሚያሸጋሽግ ነው፡፡ይህንን ያስተዋሉት የምክር ቤቱ አንድ አባል አፈ ጉባዔው ባቀረቡት አዲስ ምደባ ላይ በርከት ያሉ ጥያቄዎችን አቅርበዋል፡፡ጥያቄዎቹን ያነሱት የምክር ቤት አባል አቶ ተክሌ ተሰማ የደኢሕዴን ተወካይ ሲሆኑ፣ በአዲሱ ምደባ ቀደም ሲል ከነበሩበት ቋሚ ኮሚቴ ምክትል ሊቀመንበርነት ወደ ሌላ ቋሚ ኮሚቴ ምክትል ሊቀመንበርነት እንዲዘዋወሩ፣ በአፈ ጉባዔው የውሳኔ ሐሳብ ዝርዝር ውስጥ ስማቸው ተካቷል፡፡አቶ ተክሌ ባነሱት ጥያቄ ለምደባ የቀረቡት ዕጩዎች የትምህርት ምዘና የሚመደቡበት ቋሚ ኮሚቴ ከሚጠይቀው ዕውቀት ጋር የሚጣጣም አለመሆኑን፣ የዕጩ ተመዳቢዎች ይሁንታን አፈ ጉባዔው ለምን እንዳልጠየቁ በማንሳት ዕውቀትን መሠረ...0
  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": 7
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: epoch
  • per_device_train_batch_size: 64
  • per_device_eval_batch_size: 64
  • learning_rate: 4e-05
  • weight_decay: 0.1
  • num_train_epochs: 4
  • lr_scheduler_type: cosine
  • warmup_ratio: 0.05
  • fp16: True
  • dataloader_num_workers: 2
  • load_best_model_at_end: True

Training Logs

EpochStepTraining Lossamh-passage-retrieval-dev_ndcg@10
1.076840.34810.8475
2.0153680.21050.8713
3.0230520.12210.8839
4.0307360.05550.8815
-1-1-0.8802
  • The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

  • Python: 3.11.13
  • Sentence Transformers: 4.1.0
  • Transformers: 4.52.4
  • PyTorch: 2.6.0+cu124
  • Accelerate: 1.7.0
  • Datasets: 3.6.0
  • Tokenizers: 0.21.1

Citation

@inproceedings{alemneh2026amharicir,
  title     = {The Multilingual Curse at the Retrieval Layer: Evidence from Amharic},
  author    = {Alemneh, Yosef Worku and Mekonnen, Kidist Amde and de Rijke, Maarten},
  booktitle = {Proceedings of the 1st Workshop on Multilinguality in the Era of Large Language Models (MeLLM), ACL 2026},
  year      = {2026},
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
ae846c2

0 моделей