README.md

metadata

tags:
  - ColBERT
  - PyLate
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:76474
  - loss:Contrastive
base_model: rasyosef/bert-medium-amharic
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: PyLate
metrics:
  - accuracy
model-index:
  - name: PyLate model based on rasyosef/bert-medium-amharic
    results:
      - task:
          type: col-berttriplet
          name: Col BERTTriplet
        dataset:
          name: amharic-passage-retrieval-dataset
          type: amharic-passage-retrieval-dataset
        metrics:
          - type: mrr@10
            value: 0.806
            name: Mrr@10
          - type: ndcg@10
            value: 0.831
            name: Ndcg@10
          - type: recall@10
            value: 0.911
            name: Recall@10
          - type: recall@50
            value: 0.954
            name: Recall@50
          - type: recall@100
            value: 0.968
            name: Recall@100
          - type: accuracy
            value: 0.975687563419342
            name: Accuracy
language:
  - am
datasets:
  - rasyosef/amharic-passage-retrieval-dataset

ColBERT-Bert-Amharic-Medium

This is a PyLate model finetuned from rasyosef/bert-medium-amharic. It maps sentences & paragraphs to sequences of 128-dimensional dense vectors and can be used for semantic textual similarity using the MaxSim operator.

Training Code

This model was trained as part of our ACL 2025 Findings paper: Optimized Text Embedding Models and Benchmarks for Amharic Passage Retrieval.

• Models Collection: https://huggingface.co/collections/rasyosef/amharic-text-embedding-models-679cb55eae1d498e3ac5bdc5
• Code: https://github.com/kidist-amde/amharic-ir-benchmarks

Model Details

Model Description

• Model Type: PyLate model
• Base model: rasyosef/bert-medium-amharic
• Document Length: 256 tokens
• Query Length: 32 tokens
• Output Dimensionality: 128 tokens
• Similarity Function: MaxSim

Model Sources

• Documentation: PyLate Documentation
• Repository: PyLate on GitHub
• Hugging Face: PyLate models on Hugging Face

Full Model Architecture

ColBERT(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 255, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Dense({'in_features': 512, 'out_features': 128, 'bias': False, 'activation_function': 'torch.nn.modules.linear.Identity'})
)

Usage

First install the PyLate library:

pip install -U pylate

Retrieval

PyLate provides a streamlined interface to index and retrieve documents using ColBERT models. The index leverages the Voyager HNSW index to efficiently handle document embeddings and enable fast retrieval.

Indexing documents

First, load the ColBERT model and initialize the Voyager index, then encode and index your documents:

from pylate import indexes, models, retrieve

# Step 1: Load the ColBERT model
model = models.ColBERT(
    model_name_or_path="rasyosef/colbert-bert-amharic-medium",
)

# Step 2: Initialize the Voyager index
index = indexes.Voyager(
    index_folder="pylate-index",
    index_name="index",
    override=True,  # This overwrites the existing index if any
)

# Step 3: Encode the documents
documents_ids = ["1", "2", "3", "4", "5"]
documents = [
  "አስመላሽ ተካ ለኢትዮጵያ ቋንቋዎች የማሽን ትርጉም አገልግሎት የሚያቀርበው ልሳን ኩባንያ ተባባሪ መሥራች ነው። መቀመጫውን በርሊን ያደረገው ልሳን በሥራው ከአርቴፊሺያል ኢንተለጀንስ ጋር በጥብቅ ይተሳሰራል። አስመላሽ የአንድ ለአንድ እንግዳ ነው። አሜሪካ እና ቻይና ስለሚወዳደሩበት ቴክኖሎጂ እና ለአፍሪካ ስለሚኖረው ፋይዳ እሸቴ በቀለ አነጋግሮታል።",
  "ከተደጋጋሚ መሬት መንቀጥቀጥ በኋላ አፋር ክልል እሳት ከመሬት ውስጥ ሲፈላ ታይቷል፡፡ ከመሬት ውስጥ እሳትና ጭስ የሚተፋው እንፋሎቱ ዛሬ ማለዳውን 11 ሰዓት ግድም ከከባድ ፍንዳታ በኋላየተስተዋለ መሆኑን የአከባቢው ነዋሪዎች እና ባለስልጣናት ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል፡፡ አለት የሚያፈናጥር እሳት ነው የተባለው እንፋሎቱ በክልሉ ጋቢረሱ (ዞን 03) ዱለቻ ወረዳ ሰጋንቶ ቀበሌ መከሰቱን የገለጹት የአከባቢው የአይን እማኞች ከዋናው ፍንዳታ በተጨማሪ በዙሪያው ተጨማሪ ፍንዳታዎች መታየት ቀጥሏል ባይ ናቸው፡፡",
  "በማዕከላዊ ኢትዮጵያ ክልል ሃድያ ዞን ጊቤ ወረዳ በሚገኙ 12 ቀበሌዎች መሠረታዊ የመንግሥት አገልግሎት መስጫ ተቋማት በሙሉና በከፊል በመዘጋታቸው መቸገራቸውን ነዋሪዎች አመለከቱ። ከባለፈው ዓመት ጀምሮ የጤና፣ የትምህርት እና የግብር አሰባሰብ ሥራዎች በየአካባቢያቸው እየተከናወኑ አለመሆናቸውንም ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል።",
  "የሕዝብ ተወካዮች ምክር ቤት አባል እና የቋሚ ኮሚቴ ሰብሳቢ የነበሩት አቶ ክርስቲያን ታደለ እና የአማራ ክልል ምክር ቤት አባል የሆኑት አቶ ዮሐንስ ቧያለው ከቃሊቲ ወደ ቂሊንጦ ማረሚያ ቤት መዛወራቸውን ጠበቃቸው ተናገሩ።",
  "ከ15 የተባበሩት መንግሥታት የጸጥታ ጥበቃ ምክር ቤት አባላት መካከል ትላንት ዓርብ በነበረው ድምጽ አሰጣጥ ዘጠኙ የውሳኔ ሐሳቡን ደግፈዋል። የውሳኔ ሐሳቡ ያገኘው የድጋፍ ድምጽ ለመጽደቅ ከሚያስፈልገው ዝቅተኛው ነው። ስድስት ሀገራት ማለትም ሩሲያ፣ ቻይና፣ አልጄሪያ፣ ሴራ ሊዮን፣ ሶማሊያ እና ፓኪስታን ድምጸ ተዓቅቦ አድርገዋል።", 
]

documents_embeddings = model.encode(
    documents,
    batch_size=32,
    is_query=False,  # Ensure that it is set to False to indicate that these are documents, not queries
    show_progress_bar=True,
)

# Step 4: Add document embeddings to the index by providing embeddings and corresponding ids
index.add_documents(
    documents_ids=documents_ids,
    documents_embeddings=documents_embeddings,
)

Note that you do not have to recreate the index and encode the documents every time. Once you have created an index and added the documents, you can re-use the index later by loading it:

# To load an index, simply instantiate it with the correct folder/name and without overriding it
index = indexes.Voyager(
    index_folder="pylate-index",
    index_name="index",
)

Retrieving top-k documents for queries

Once the documents are indexed, you can retrieve the top-k most relevant documents for a given set of queries. To do so, initialize the ColBERT retriever with the index you want to search in, encode the queries and then retrieve the top-k documents to get the top matches ids and relevance scores:

# Step 1: Initialize the ColBERT retriever
retriever = retrieve.ColBERT(index=index)

# Step 2: Encode the queries
queries_embeddings = model.encode(
    [
      "የጸጥታ ጥበቃው ምክር ቤት በደቡብ ሱዳን ላይ የተጣለውን የጦር መሣሪያ ማዕቀብ ለዓመት አራዘመ", 
      "የተደጋገመው የመሬት መንቀጥቀጥና የእሳተ ገሞራ ምልክት በአፋር ክልል"
    ],
    batch_size=32,
    is_query=True,  #  # Ensure that it is set to False to indicate that these are queries
    show_progress_bar=True,
)

# Step 3: Retrieve top-k documents
scores = retriever.retrieve(
    queries_embeddings=queries_embeddings,
    k=10,  # Retrieve the top 10 matches for each query
)

Reranking

If you only want to use the ColBERT model to perform reranking on top of your first-stage retrieval pipeline without building an index, you can simply use rank function and pass the queries and documents to rerank:

from pylate import rank, models

queries = [
    "የጸጥታ ጥበቃው ምክር ቤት በደቡብ ሱዳን ላይ የተጣለውን የጦር መሣሪያ ማዕቀብ ለዓመት አራዘመ",
]

documents = [
  [
    "አስመላሽ ተካ ለኢትዮጵያ ቋንቋዎች የማሽን ትርጉም አገልግሎት የሚያቀርበው ልሳን ኩባንያ ተባባሪ መሥራች ነው። መቀመጫውን በርሊን ያደረገው ልሳን በሥራው ከአርቴፊሺያል ኢንተለጀንስ ጋር በጥብቅ ይተሳሰራል። አስመላሽ የአንድ ለአንድ እንግዳ ነው። አሜሪካ እና ቻይና ስለሚወዳደሩበት ቴክኖሎጂ እና ለአፍሪካ ስለሚኖረው ፋይዳ እሸቴ በቀለ አነጋግሮታል።",
    "በማዕከላዊ ኢትዮጵያ ክልል ሃድያ ዞን ጊቤ ወረዳ በሚገኙ 12 ቀበሌዎች መሠረታዊ የመንግሥት አገልግሎት መስጫ ተቋማት በሙሉና በከፊል በመዘጋታቸው መቸገራቸውን ነዋሪዎች አመለከቱ። ከባለፈው ዓመት ጀምሮ የጤና፣ የትምህርት እና የግብር አሰባሰብ ሥራዎች በየአካባቢያቸው እየተከናወኑ አለመሆናቸውንም ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል።",
    "የሕዝብ ተወካዮች ምክር ቤት አባል እና የቋሚ ኮሚቴ ሰብሳቢ የነበሩት አቶ ክርስቲያን ታደለ እና የአማራ ክልል ምክር ቤት አባል የሆኑት አቶ ዮሐንስ ቧያለው ከቃሊቲ ወደ ቂሊንጦ ማረሚያ ቤት መዛወራቸውን ጠበቃቸው ተናገሩ።",
    "ከተደጋጋሚ መሬት መንቀጥቀጥ በኋላ አፋር ክልል እሳት ከመሬት ውስጥ ሲፈላ ታይቷል፡፡ ከመሬት ውስጥ እሳትና ጭስ የሚተፋው እንፋሎቱ ዛሬ ማለዳውን 11 ሰዓት ግድም ከከባድ ፍንዳታ በኋላየተስተዋለ መሆኑን የአከባቢው ነዋሪዎች እና ባለስልጣናት ለዶቼ ቬለ ተናግረዋል፡፡ አለት የሚያፈናጥር እሳት ነው የተባለው እንፋሎቱ በክልሉ ጋቢረሱ (ዞን 03) ዱለቻ ወረዳ ሰጋንቶ ቀበሌ መከሰቱን የገለጹት የአከባቢው የአይን እማኞች ከዋናው ፍንዳታ በተጨማሪ በዙሪያው ተጨማሪ ፍንዳታዎች መታየት ቀጥሏል ባይ ናቸው፡፡",
    "ከ15 የተባበሩት መንግሥታት የጸጥታ ጥበቃ ምክር ቤት አባላት መካከል ትላንት ዓርብ በነበረው ድምጽ አሰጣጥ ዘጠኙ የውሳኔ ሐሳቡን ደግፈዋል። የውሳኔ ሐሳቡ ያገኘው የድጋፍ ድምጽ ለመጽደቅ ከሚያስፈልገው ዝቅተኛው ነው። ስድስት ሀገራት ማለትም ሩሲያ፣ ቻይና፣ አልጄሪያ፣ ሴራ ሊዮን፣ ሶማሊያ እና ፓኪስታን ድምጸ ተዓቅቦ አድርገዋል።", 
  ] 
]

documents_ids = [
    [1, 2, 3, 4, 5],
]

model = models.ColBERT(
    model_name_or_path="rasyosef/colbert-bert-amharic-medium",
)

queries_embeddings = model.encode(
    queries,
    is_query=True,
)

documents_embeddings = model.encode(
    documents,
    is_query=False,
)

reranked_documents = rank.rerank(
    documents_ids=documents_ids,
    queries_embeddings=queries_embeddings,
    documents_embeddings=documents_embeddings,
)

Evaluation

Metrics

Col BERTTriplet

• Evaluated with pylate.evaluation.colbert_triplet.ColBERTTripletEvaluator

Metric	Value
accuracy	0.9757

Training Details

Click to expand

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 76,474 training samples
• Columns: query_id, passage_id, query, positive, negative_1, negative_2, negative_3, and negative_4
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	query_id	passage_id	query	positive	negative_1	negative_2	negative_3	negative_4
  type	string	string	string	string	string	string	string	string
  details	min: 25 tokens mean: 30.17 tokens max: 32 tokens	min: 25 tokens mean: 29.79 tokens max: 32 tokens	min: 6 tokens mean: 16.06 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens

• Samples:

  query_id	passage_id	query	positive	negative_1	negative_2	negative_3	negative_4
  0ca6be67788e87a3c1d4719a9b75fbac	84e77970cceefd0e0f5ee539e4064239	የጋሞ ዞን ሕዝቦች ዘመን መለወጫ ዮ ማስቃላ በዓልን በዩኔስኮ ለማስመዝገብ እየተሰራ መሆኑ ተገለፀ	አዲስ አበባ፣ መስከረም 12፣ 2013 (ኤፍ.ቢ.ሲ) የጋሞ ዞን ሕዝቦች ዘመን መለወጫ ዮ ማስቃላ በዓልን በዩኔስኮ ለማስመዝገብ እየተሰራ መሆኑ ተገለጸ፡፡የዞኑ ባህል ቱሪዝም እና ስፖርት መምሪያ ኃላፊ አቶ ዘነበ በየነ እንዳሉት የጋሞ ሕዝቦች ማስቃላ በዓል በአለም ቱሪስቶች የሚጎበኝ ለማድረግ በመንከባከብ በዩኔስኮ ለማስመዝገብ ስራዎች እየተሰራ መሆኑን ተናግረዋል፡፡በዚህ ዓመት ከፍተኛ የቱሪስት ፍሰት መኖሩን የተናገሩት አቶ ዘነበ ይህም የሆነው በጋሞ አባቶች ጥረት ነው ብለዋል፡፡በዚህም የጋሞ ዞን ሰላም በመሆኑ ከቱሪዝም ዘርፍ ከ98 ሚሊየን ብር በላይ መገኘቱን ከዞኑ መንግስት ኮሚኒኬሽን መረጃ ያገኘነው መረጃ ያመላክታል፡፡የጋሞ ዞን ምክትል አስተዳዳሪ አቶ ብርሃኑ ዘውዴ በበኩላቸው ዞኑ የበርካታ የቱሪስት መስህቦች መገኛ መሆኑን ገልፀዋል።ሰላም ሲጠበቅ ባህል፣ ወጎች፣ የተፈጥሮ እና ሰው ሰራሽ መስህቦችን ለአለም ሕዝብ እንዲተዋወቅ እድል በመፍጠር ፤ዘርፉ ለዞኑ ኢኮኖሚኖሚ ማህበራዊ እድገት ላይ ከፍተኛ ድርሻ ያለው መሆኑንም ገልፀዋል፡፡	አዲስ አበባ፡- አገራዊ ባህላዊ እሴቶች ሳይበረዙና ሳይከለሱ ይበልጥ ማደበር፣ መጠበቅና ለቀጣይ ትውልድ ማስተላለፍ እንደሚገባ ተገለፀ፡፡የኢሬቻ በዓልን ምክንያት በማድረግ የተዘጋጀው ኤግዚቢሽን እና ባዛር ትናንት በኢግዚቢሽን ማእከል በይፋ ተመርቆ በተከፈተበት ወቅት የኢፌዴሪ ባህልና ቱሪዝም ሚኒስትር ዶክተር ሂሩት ካሳው እንደገለፁት፣ አገራዊ ባህላዊ እሴቶች አገርን፣ ህዝብንና ትውልድን ከዘመን ዘመን የሚያሻግሩ ታላቅ ጥበብና እውቀት ናቸው፡፡እነዚህን ባሕላዊ እሴቶች በአግባቡ ተንከባክቦ ለአገር ሰላም ፣ልማት፣ለህዝብ ለህዝብ ትስስር እና እድገት ማዋል አሁን ካለው ትውልድ ይጠበቃል፡፡ሚኒስቴር መስሪያ ቤቱም የሁሉንም የአገሪቱ ባህላዊ እሴቶች የመንከባከብ ፣የመጠበቅና የማልማት ስራዎች እያከናወነ መሆኑን የጠቆሙት ሚኒስትሯ፣‹‹ይህ ትውልድም ባህላዊ እሴቱን ሳይበርዝ ሳይከልስ ማደበር፣መጠበቅና ማስተላለፍ ይገባዋል››ብለዋል፡፡የኦሮሚያ ክልል ምክትል ርዕሰ መስተዳድር አቶ ሽመልስ አብዲሳ በበኩላቸው፣ ኢሬቻ ኩርፊያና ጠብ እንደማይወዱ፣ የሰላም፣ የፍቅር የይቅርታ የአንድነትና የመተባበር ባህል መሆኑንም አብራርተዋል፡፡ በአሁኑ ወቅትም ሁሉም ብሄር ብሄረሰቦች የራሳቸውን ባህል ከማክበርና ከመንከባከብ በተጓደኝ ኢሬቻንም ‹‹የእኔ ነው›› በሚል እያከበረው እንደሚገኝ ተናግረዋል፡፡የኢሬቻ በዓል አከባበር እየጎለበተ በመጣ ቁጥር የሁሉም ብሄር፣ ብሄረሰቦችና ህዝቦች ተሳትፎ በዚያው ልክ መጨመሩን ያስገነዘቡት አቶ ሽመልስ፣ ዘንድሮም በዓሉ በሰላም እና በደስታ በጋራ እንደሚከበር አስታውቀዋል፡፡ ኢሬቻን ጨምሮ ሌሎች የኢትዮጵያ ቱባ ባህላዊ እሴቶች ሳይበረዙና ሳይከለሱ ይበልጥ ለማደበርና ለመጠበቅ እና ለማስተዋወቅ ሁሉም በትብብር ሊሰራ እንደሚገባ አስገንዘበዋል፡፡ የኢሬቻ በዓልን ምክንያት በ...	አዲስ አበባ፣ ታህሳስ 29፣ 2012 (ኤፍ.ቢ.ሲ) የአሸንዳ፣ ሻደይ፣ አሸንድዬ፣ ሶለል፣ ማሪያና ዓይኒ ዋሪ በዓል በተባበሩት መንግስታት ድርጅት የትምህርት፣ ሳይንስና ባህል ድርጅት (ዩኔስኮ) የማይዳሰስ ቅርስ ሆኖ እንዲመዘገብ የማስመረጫ ሰነድ ዝግጅት መጠናቀቁን የቅርስ ጥናትና ጥበቃ ባለስልጣን አስታውቋል።የባለስልጣኑ የባህል ተመራማሪ አቶ ገዛኸኝ ግርማ የአሸንዳ፣ ሻደይና አሸንድዬ የልጃገረዶች በዓል በዩኔስኮ እንዲመዘገብ በርካታ ስራዎች መከናወናቸውን አስታውሰዋል።በአሁኑ ሰዓትም በዓሉ በማይዳሱ የሰው ልጆች ወካይ ቅርስነት እንዲመዘገብ የማስመረጫ ሰነድና አስፈላጊ ጥናቶች ዝግጅት ተጠናቆ በመጭው መጋቢት ወር እንደሚላክ መግለጻቸውን ኢዜአ ዘግቧል።በዓሉ በመንግስታቱ ድርጅት በማይዳሰስ ቅርስነት እንዲመዘገብ የሚወሰን ከሆነ የኢትዮጵያ አምስተኛው የማይዳሰስ የዓለም የሰው ልጆች ወካይ ቅርስ ይሆናል።የባህልና ቱሪዝም ሚኒስቴር የህዝብ ግንኙነት ዳይሬክተር አቶ እንደገና ደሳለኝ በበኩላቸው፥ ኢትዮጵያ ካላት የተፈጥሮ፣ የታሪክ፣ የባህል ሃብትና አቅም አንጻር በቱሪዝሙ የሚፈለገውን ያህል አለመጠቀሟን ተናግረዋል።ሃላፊው በአሁኑ ወቅት 8 የሚሆኑ ታላላቅ ጥንታዊ፣ ታሪካዊና ባህላዊ ቅርሶች በዩኔስኮ ጊዜያዊ መዝገብ ላይ ሰፍረው እንደሚገኙ ጠቁመዋል።የአሸንዳ፣ ሻደይ፣ አሸንድዬና ሶለል በዓል በዩኔስኮ መመዝገብ ሀገሪቷ ከቱሪዝም የምታገኘውን ገቢ ከማሳደጉ ባሻገር የአማራና የትግራይ ክልሎችን ህዝቦች ይበልጥ የሚያቀራርብና የሚያስተሳስር እንደሚሆን ይጠበቃል።ኢትዮጵያ በዩኔስኮ በማይዳሰሱ የሰው ልጆች ወካይ ቅርስነት ያስመዘገበቻቸው በዓላት የመስቀል ደመራ፣ የጥምቀት፣ ፍቼ ጨምበላላ እና የገዳ ስርዓት መሆናቸው ይታወቃል።	ጅግጅጋ ፣ ህዳር 30 /2006/ዋኢማ/ – በየዓመቱ ህዳር 29 ቀን የሚከበረው ህገ-መንግስቱ የፀደቀበት የብሔሮች ብሔረሰቦችና ህዝቦች በዓል ለቱሪዝም ኢንዱስትሪው እድገት ከፍተኛ አስተዋፅኦ እንደሚኖረው የባህልና ቱሪዝም ሚኒስትር አቶ አሚን አብዱልቃድር ገለፁ፡፡ሚኒስትሩ በተለይ ለዋልታ ኢንፎርሜሽን ማዕከል እንደገለፁት፤ የብሔሮች ብሔረሰቦችና ህዝቦች ባህላዊ አለባበስ፣ አመጋገብና ባህላዊ ምግቦቻቸውን በዓለም አቀፍ ደረጃ ታዋቂ በማድረግ የሀገሪቱን ከቱሪዝም ዘርፍ የምታገኘውን የውጪ ምንዛሬ ገቢ ማሳደግ ይገባል፡፡የብሔሮች ብሔረሰቦችና ህዝቦች ባህልና ቅርሶቻቸውን ጠብቆ ለማቆየት የሚያስችሉ የባህል ማዕከላት በየክልሉ እየተገነባ መሆኑን የገለፁት ሚኒስትሩ፤  ቅርሶቹ ተጠብቀው ለመጪው ትውልድ በማስተላለፍ በኩልም የሚኖረው ፋይዳ የጎላ ነው ሲሉ ተናግረዋል፡፡በተለይም በሶማሌ ክልል 8ኛው የብሔሮች ብሔረሰቦችና ህዝቦች በዓል መከበሩ ከከፍተኛ እስከ ታዳጊ ክልሎች በዓሉን ለማክበር የሚያስችል አቅም እንዳላቸው የሚያሳይ ነው ካሉ በኋላ፤ በዓሉ በሶማሌ ክልል መከበሩ ደግሞ ስለ ኢትዮጵያ ሶማሌ ብሔሮች ብሔረሰቦችና ህዝቦች በርካታ ነገሮችን እንዲያውቁ እንደሚረዳቸው ጠቁመው፤ ሌሎች ክልሎችም ከሶማሌ ክልል ዝግጅት በርካታ የተሞክሮ የልምድ ልውውጥ እንዲያገኙ እንደሚያስችላቸው ሚኒስትሩ መናገራቸውን ዋልታ ኢንፎርሜሽን ማዕከል ዘግቧል፡፡	“ዛሬ በታላቅ ድምቀት የምናከብረው የጥምቀት በዓል በአለም ቅርስነት በተመዘገበበት ወቅት ነው” ዶክተር ሂሩት ካሳውባሕር ዳር፡ ጥር 11/2013 ዓ.ም (አብመድ) “ዛሬ በታላቅ ድምቀት የምናከብረው የጥምቀት በዓል በዩኔስኮ በዓለም በማይዳሰስ ወካይ ቅርስነት በተመዘገበበት ወቅት ነው” ሲሉ የባህል እና ቱሪዝም ሚኒስትር ዶክተር ሂሩት ካሳው ገለጹ።ዶክተር ሂሩት ዛሬ በአዲስ አባበ ጃን ሜዳ እየተከበረ በሚገኘው የጥምቀት በዓል ላይ ተገኝተው ለኢትይጵያውያን የእምነቱ ተከታዮች የእንኳን አደረሳችሁ መልዕክት አስተላልፈዋል።የጥምቀት በዓል በሀገራችን የሚወደድ እና የሚናፈቅ ዓመታዊ በዓል ነው ብለዋል።በዚሁ ወቅት የጥምቀት በዓል ዩኔስኮ በዓለም በማይዳሰስ ወካይ ቅርስነት ከተመዘገበ አንድ ዓመት አልፎታል ነው ያሉት።“በዚች ውብ ሀገር የምንኖር ኢትዮጵያውያን የቀደምት እናት እና አቦቶቻችንን ቱፊት ተረክበን፤ተንከባክበን እና ጠብቀን ለተከታይ ትውልድ ማሻገር አለብን” በማለት ተናግረዋል።ሚኒስትሯ ለዚህ ደግሞ ሃይማኖታዊ አስተምህሮዎችን በሚገባ ማወቅ እንደሚገባና በተግባር መኖር አስፈላኒጊ ነው ያሉት።ዶክተር ሂሩት ጥምቀትን ጨምሮ በሀገራችን የተለያዩ አካባቢዎች የሚከበሩ ባህላዊም ሆነ ሃይማኖታዊ በዓላት በሚከበሩበት ወቅት በጋራ እና በመደጋገፍ የማክበር ባህላዊ እሴቶች መኖራቸውን ጠቅሰዋል።“ፈጣሪ ያለ ፍቅር አይገኝምና ፍቅርን አስቀድመን፤አንዳችን ለሌላችን ዘብ በመቆም፤ እየተደጋገፍን የፍቅራችንን መልካም መዓዛ ለተከታይ ትውልድ ማስረከብ ይጠበቅብናል” ብለዋል።የባህል እና ቱሪዝም ሚኒስትሯ በተለይም የሃይማኖት አባቶችን እና የስጋ እናትና አባቶችን ምክር በመስማት በሚገባ መተግበር ይገባል በማለት ተናግረዋል።“ሀገር ክፉም ሆነ በጎ የሚባለው በውስጡ በሚኖሩ ሰዎች ተግባር በመሆኑ መል...

• Loss: pylate.losses.contrastive.Contrastive

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 4,000 evaluation samples
• Columns: query_id, passage_id, query, positive, negative_1, negative_2, negative_3, and negative_4
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	query_id	passage_id	query	positive	negative_1	negative_2	negative_3	negative_4
  type	string	string	string	string	string	string	string	string
  details	min: 25 tokens mean: 29.29 tokens max: 32 tokens	min: 25 tokens mean: 29.88 tokens max: 32 tokens	min: 6 tokens mean: 15.88 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens	min: 32 tokens mean: 32.0 tokens max: 32 tokens

• Samples:

  query_id	passage_id	query	positive	negative_1	negative_2	negative_3	negative_4
  000020ad079f13ca77c92b6fa6ebfda5	ab51b3930d461d5743e6b13b01263f91	‹‹የአገር መከላከያ ሠራዊት ተዋጽኦ እንደ ተወካዮች ምክር ቤት መቀመጫ የሚከፋፈል አይደለም›› ጄኔራል ሳሞራ የኑስ	የአገር 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 ...	ማንኛውም ሰው በሕግ የተፈቀደ መሣሪያ በሁለት ዓመት ገደብ ውስጥ የማስመዝገብ ግዴታ አለበትከአገር መከላከያ ሠራዊት አባላት በስተቀር ሌሎች በክልል መንግሥታትና በፌዴራል መንግሥት የተደራጁ ሕግ አስከባሪ አካላትና ግለሰቦች እንዲታጠቁ የሚፈቀድላቸውን የጦር መሣሪያ አያያዝ በሚወስነው ረቂቅ አዋጅ ላይ፣ የሕዝብ ተወካዮች ምክር ቤት በርካታ ማሻሻያዎችን በማድረግ አፀደቀ።አዋጁ ለግለሰብ የሚፈቀድ የጦር መሣሪያ የታጠቀ ማንኛውም ሰው የታጠቀውን መሣሪያ በሁለት ዓመት የጊዜ ገደብ ውስጥ እንዲያስመዘግብም አስገዳጅ ድንጋጌ ይዟል። የጦር መሣሪያ አስተዳደርና ቁጥጥር የሚል ስያሜ የተሰጠው ይህ አዋጅ ሕግ አስከባሪ ለሚለው ቃል ትርጓሜ የሚሰጥ ሲሆን፣ በዚህም መሠረት የፌደራልና የክልል ፖሊስ ኮሚሽኖች፣ ሚሊሻ፣ የፌደራልና የክልል ማረሚያ ቤቶች አስተዳደር፣ የፌዴራልና የክልል ጠቅላይ ዓቃቤ ሕግ ተቋማትና ፍትሕ ቢሮዎች፣ የኢትዮጵያ ዱር እንስሳት ልማትና ጥበቃ ባለሥልጣን መሆናቸው በሕጉ ተመልክቷል።እነዚህ አካላት ሊታጠቁዋቸው የሚችሉዋቸው የጦር መሣሪያ ዓይነቶች ሽጉጥ፣ አውቶማቲክ ያልሆነ ወይም ግማሽ አውቶማቲክ የሆነ ጠብመንጃ፣ ቦምብና ሌሎች ተያያዥ ዕቃዎች ሊሆኑ እንደሚችሉ ረቂቅ አዋጁ በአንቀጽ ሰባት ሥር ይዘረዝር ነበር።ለግለሰብ የሚፈቀደው የጦር መሣሪያ አንድ ሽጉጥ ወይም አንድ አውቶማቲክ ያልሆነ ጠብመንጃ፣ ወይም አንድ ግማሽ አውቶማቲክ ጠብመንጃ ብቻ መሆኑን ረቂቁ ይዘረዝር ነበር። ራሳቸውን ለመከላከልና የአካባቢያቸውን ደኅንነት ለማስጠበቅ በተለምዶ የጦር መሣሪያ የሚያዝባቸው አካባቢዎች ነዋሪ የሆኑና የጦር መሣሪያ የያዙ ሰዎች፣ የያዙት የጦር መሣሪያ በረቂቅ ሕጉ ለግለሰብ ያልተከተለ የጦር መሣሪያ ዓይነት እስከሆነ ድረስ፣ ሕጉ ከፀደቀ በኋላ በሚወጣ የጊዜ ሰሌዳ በየአካባቢው ሥ...	የአገር መከላከያ ሚኒስቴር ዓርብ ታኅሳስ 23 ቀን 2013 ዓ.ም. በሰጠው መግለጫ፣ የቀድሞ የትራንስፖርት ሚኒስትር ደኤታ ወ/ሮ ሙሉ ገብረ እግዚአብሔርና በርካታ ወታደራዊ መኮንኖች መማረካቸውን፣ እንዲሁም በርካቶች መደምሰሳቸውን አስታወቀ፡፡የመከላከያ ሚኒስቴር የኃይል ሥምሪት መምርያ ኃላፊ ብርጋዴር ጄኔራል ተስፋዬ አያሌው በሰጡት መግለጫ፣ ሕወሓትን በመወከል የፓርላማ አባል የነበሩት ሚኒስትር ዴኤታዋ ሲማረኩ፣ የማይካድራውን ጭፍጨፋ የመሩት ኮሎኔል የማነ ገብረ ሚካኤልን ጨምሮ ዕርምጃ የተወሰደባቸውን የሕወሓት መለስተኛ አመራሮችና መኮንኖች ማንነት ይፋ አድርገዋል፡፡ጄኔራል መኮንኑ በርካታ የሕወሓት ከፍተኛ አመራሮች፣ እንዲሁም ወታደራዊ መኮንኖች መማረካቸውንና መደምሰሳቸውን ገልጸዋል። በትግራይ ክልል ጦርነት ቀስቅሶ የተሸነፈው ኃይል የሞቱበትን ከፍተኛ አመራሮቹን ከሰብዓዊ ርህራሔ በተቃራኒ፣ እንዳይታወቁ በማለት አንገታቸውን ቆርጦ ለየብቻ ስለሚቀብራቸው ለመለየት አዳጋች መሆኑን አስረድተዋል።የአገር መከላከያ ሠራዊትና የፌዴራል ፖሊስ ተቀናጅተው በወሰዱት ዕርምጃ በርካቶች መማረካቸውን፣ እጅ ለመስጠት ፈቃደኛ ያልሆኑት መደምሰሳቸውን ብርጋዴር ጄኔራል ተስፋዬ ጠቁመዋል።ዕርምጃ ተወስዶባቸዋል የተባሉት ኮሎኔል ዓለም ገብረ መድኅን፣ ኮሎኔል ቢንያም ገብረ መድኅን፣ ኮሎኔል አምባዬ፣ ኮሎኔል ማሾ፣ ኮሎኔል ይርጋ ሥዩም፣ ኮሎኔል አጽብሃ፣ ኮሎኔል ተስፋዬ ገብረ መድኅን፣ ኮሎኔል ዮሐንስ ካልአዩ፣ ኮሎኔል ተክለ እግዚአብሔር፣ ሌተና ኮሎኔል ብርሃኔ ቶላና ሌሎች በስም ያልተገለጹ አራት ኮሎኔሎችና ሁለት የዞን አመራሮች ይገኙበታል ሲሉ አስረድተዋል።ከተማረኩት ወ/ሮ ሙሉ በተጨማሪ ዓለም ብርሃኔ (ዶ/ር)፣ ኮሎኔል መብርሃቱ ገብረ መድኅን፣ ኮሎኔል ሀዱሽ ሃጎስ፣ ኮሎኔል ህሉፍ ተክለ መድኅን፣ ...	አዲስ አበባ፣ ህዳር 3፣ 2013 (ኤፍቢሲ) የቀድሞው የኢትዮጵያ የመከላከያ ሠራዊት በመከላከያ ሠራዊት ላይ የተፈጸመው ክህደት እንዳስቆጣው አስታወቀ።የቀድሞው የኢትዮጵያ የመከላከያ ሠራዊት አመራሮች ጋዜጣዊ መግለጫ የሰጡ ሲሆን መንግስት ጥሪ ካደረገላቸው ከመከላከያ ሰራዊት ጎን ለውጊያ ለመሠለፍ ዝግጁ መሆናቸውን ገልጸዋል፡፡ህወሓት ከዚህ በፊት የቀድሞ የሠራዊት አባላትን የበታተነ መሆኑን ያስታወሱት አመራሮቹ አሁንም ይህን ዓላማውን እንደገና ለማሳካትና የሥልጣን ጥማቱን ለማርካት መከላከያ ሠራዊት ላይ ጥቃት መፈጸሙን ነው በመግለጫቸው ያስረዱት፡፡የመከላከያ ሠራዊት ለሀገሩ ሲዋደቅ የቆየና ለሕዝብ የሞተ፣ የደማና የቆሰለ መሆኑን አስታውሰው በሠራዊቱ ላይ የተፈፀመው ጥቃት እጅጉን እንዳስቆጣቸውና ቡድኑ እስከሚደመሰስ ድረስ አብረው ለመዋጋት ዝግጁ መሆናቸውን በመግለጫቸው አረጋግጠዋል።በአሁን ጊዜ በሁሉም የሀገሪቱ ክፍሎች ከ274 በላይ ቅርንጫፎችን ይዞ በመንቀሳቀስ ላይ የሚገኘው ድርጅቱ በውስጡም ከአንድ ሚሊየን በላይ የሠራዊት አባላት እንዳሉት ከኢፌዴሪ መከላከያ ሰራዊት ገጽ ያገኘነው መረጃ ያመላክታል።	ከ21 ዓመት በላይ የሆነ ጤነኛ ሰው ለግለሰብ የሚፈቀድ የጦር መሣሪያ ፈቃድ በማውጣት ሊታጠቅ ይችላልበጦር መሣሪያ ንግድና በድለላ ለሚሰማሩ ሕጋዊ የንግድ ፈቃድ ይሰጣልከአገር መከላከያ ሠራዊት አባላት በስተቀር ሌሎች በክልል መንግሥታትና በፈዴራል መንግሥት የተደራጁ ሕግ አስከባሪ አካላት፣ መታጠቅ የሚችሉትን የጦር መሣሪያ ዓይነት የሚወስን ረቂቅ ሕግ ተጠናቆ ለውይይት ቀረበ። ረቂቅ ሕጉ የተዘጋጀው በፌዴራል ጠቅላይ ዓቃቤ ሕግ ሥር በተዋቀረ የሕግና ከጉዳዩ ጋር የተገናኘ የቴክኒክ ዕውቀት ባላቸው የባለሙያዎች ቡድን ሲሆን፣ የሕግ ሰነዱ ተጠናቆ በአሁኑ ወቅት ከባለድርሻ አካላት ጋር ውይይት እየተደረገበት እንደሚገኝ ምንጮች ገልጸዋል። ሪፖርተር ያገኘው ረቂቅ የሕግ ሰነድ ‹‹የኢትዮጵያ ፌዴራላዊ ዴሞክራሲያዊ ሪፐብሊክ የጦር መሣሪያ ቁጥጥር አዋጅ›› የሚል መጠሪያ የተሰጠው ሲሆን፣ የጦር መሣሪያ ቁጥጥር የአገርንና የሕዝብን ሰላምና ፀጥታ ለማስጠበቅ፣ እንዲሁም የዜጎችንና የሕዝቦችን መብትና ደኅንነት ለማስከበር አስፈላጊ መሆኑን በመገንዘብ የተረቀቀ መሆኑን የሰነዱ መግቢያ ያስገነዝባል። በማከለም ግለሰቦች የታጠቋቸው የጦር መሣሪያዎች የኅብረተሰቡን ሰላምና ፀጥታ ለማስጠበቅ ተግባር ብቻ ሊውል የሚቻልበትን አሠራር መፍጠር አስፈላጊ ሆኖ በመገኘቱ፣ እንዲሁም በሥራ ላይ ባሉ ሕጎችና አሠራሮች ያልተሸፈኑ ጉዳዮችን በዝርዝር ሕግ መደንገግና ወጥነት ያለው ሥርዓት መፍጠር በማስፈለጉ ሕጉ መዘጋጀቱን የሕግ ሰነዱ መግቢያ አንቀጾች ያስረዳሉ። ረቂቅ ሕጉ ለፀጥታ አስከባሪ አካላት የሚፈቀድ የጦር መሣሪያ ዓይነትና ብዛትን የሚደነግግ ሲሆን፣ የሕግ (ፀጥታ) አስከባሪ አካላት ለሚለውም የሕግ ትርጓሜ አካቷል። ‹‹ሕግ አስከባሪ ማለት የፌደራልና የክልል ፖሊስ ኮሚሽኖች፣ የፌደራልና የክልል ማረሚያ ቤ...

• Loss: pylate.losses.contrastive.Contrastive

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 32
• learning_rate: 1e-05
• num_train_epochs: 4
• fp16: True

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 32
• 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: 1e-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: 4
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.0
• 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: 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: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	accuracy
0.4184	1000	0.5172	-	-
0	0	-	-	0.9665
0.4184	1000	-	0.3057	-
0.8368	2000	0.3459	-	-
0	0	-	-	0.9700
0.8368	2000	-	0.2722	-
1.2552	3000	0.3008	-	-
0	0	-	-	0.9718
1.2552	3000	-	0.2513	-
1.6736	4000	0.2641	-	-
0	0	-	-	0.9731
1.6736	4000	-	0.2383	-
2.0921	5000	0.2426	-	-
0	0	-	-	0.9733
2.0921	5000	-	0.2323	-
2.5105	6000	0.2166	-	-
0	0	-	-	0.9748
2.5105	6000	-	0.2267	-
2.9289	7000	0.2164	-	-
0	0	-	-	0.9753
2.9289	7000	-	0.2236	-
3.3473	8000	0.1931	-	-
0	0	-	-	0.9753
3.3473	8000	-	0.2208	-
3.7657	9000	0.1975	-	-
0	0	-	-	0.9756
3.7657	9000	-	0.2203	-
0	0	-	-	0.9757

Framework Versions

• Python: 3.11.12
• Sentence Transformers: 4.0.2
• PyLate: 1.2.0
• Transformers: 4.48.2
• PyTorch: 2.6.0+cu124
• Accelerate: 1.6.0
• Datasets: 3.6.0
• Tokenizers: 0.21.1

Citation

@inproceedings{mekonnen2025amharic,
  title={Optimized Text Embedding Models and Benchmarks for Amharic Passage Retrieval},
  author={Kidist Amde Mekonnen, Yosef Worku Alemneh, Maarten de Rijke },
  booktitle={Findings of ACL},
  year={2025}
}