File size: 100,580 Bytes
f0c7aab
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
1001
1002
1003
1004
1005
1006
1007
1008
1009
1010
1011
1012
1013
1014
1015
1016
1017
1018
1019
1020
1021
1022
---
language:
- en
license: apache-2.0
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:40237
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: yosefw/roberta-base-am-embed
widget:
- source_sentence: የትህነግ ዘራፊ ቡድን ሲጠቀምበት የነበረ 32 ኩንታል አደንዛዥ እፅ በቁጥጥር ስር ዋለ፡፡
  sentences:
  - 'ህብረተሰቡ በሚኖርበትና በሚሰራበት አካባቢ ስፖርታዊ እንቅስቃሴዎችን በማዘውተር ጤናማ እንዲሆን የስፖርት ፖሊሲው ይደነግጋል።
    ሰራተኛው ማህበረሰብ በብዙ ተቋማት በሚሰራበት አካባቢ ስፖርታዊ እንቅስቃሴዎች ላይ በስፋት ሲሳተፍ ባይስተዋልም ዓመታዊ የሰራተኞች
    ስፖርት ውድድሮች ላይ ሲሳተፍ ይታያል። ይህም የኢትዮጵያ ሰራተኛ ማህበራት ኮንፌዴሬሽን (ኢሠማኮ)በዓመት የተለያዩ መርሃግብሮች
    የሚያከናውናቸው የተለያዩ የስፖርት መድረኮች ናቸው። ከነዚህ የኢሠማኮ የስፖርት መድረኮች ትልቅ ትኩረት የሚሰጠውም ዓመታዊው
    የሰራተኞች የበጋ ወራት የስፖርት ውድድር በጉልህ ተጠቃሽ ነው።የሰራተኞች የበጋ ወራት የስፖርት ውድድር በአገራችን ስፖርት ታሪክ
    መካሄድ ከጀመረ ረጅም ዓመታትን ያስቆጠረና አንጋፋ ከመሆኑ ባሻገር አገርን ወክለው የመካከለኛና ምስራቅ አፍሪካ(ሴካፋ) ዋንጫን
    ጨምሮ በሌሎች ዓለም አቀፍ መድረኮች መሳተፍ የቻሉ ስፖርተኞችን ያፈራ ስለመሆኑ ይነገራል።ከቅርብ ዓመታት ወዲህ በስፋት የተለያዩ
    ማህበራትን እያሳተፈ የሚገኘው ይህ ውድድር የመገናኛ ብዙሃን ትኩረትን እየሳበ ይገኛል። ይህም አዳዲስ ተሳታፊ ማህበራትን ወደ
    ውድድር ከመሳብ በዘለለ ቀድሞ ዝነኛ ተፎካካሪ የነበሩና ከቅርብ ዓመታት ወዲህ ከውድደሩ የራቁ ማህበራትን ወደ ውድድር እየመለሰ
    ይገኛል።ኢሠማኮ የሚካሄደው ዓመታዊ የስፖርት ውድድር ሦስት አይነት ገፅታን የተላበሰ ከፉክክርም በላይ በርካታ አላማዎችን የሰነቀ
    የስፖርት መድረክ መሆኑን የኢሠማኮ ማህበራዊ ክፍል ሃላፊና የስፖርት ኮሚቴ ሰብሳቢ አቶ ፍሰሃፂዮን ቢያድግልኝ ይናገራሉ። ረጅም
    ወራትን ሠራተኛው በስፖርት አማካኝነት አብሮነቱን የሚያጠናክርበትና ልምድ የሚለዋወጥበት የበጋ ወራት የስፖርት ውድድር የበርካታ
    ድርጅትና ተቋማት ሠራተኞችን ማዕከል ያደረገ የውድድር መድረክ ሲሆን፤ የሠራተኛውን ዓመታዊ በዓል ታኮ የሚካሄደው የሜይ ዴይ
    ውድድር ሌላኛው አካል ነው። ክረምት ወራት ላይ በውቡ የወንጂ ሁለገብ ስቴድየም የሚካሄደው አገር አቀፍ የሠራተኞች ውድድርም
    በድምቀቱና አገር አቀፍ ሠራተኞችን በአንድ ላይ ለሁለት ሳምንታት በትንሿ ከተማ ይዞ የሚከርም ነው።ሦስቱም የውድድር ገፅታዎች
    ሠራተኛውን ከማቀራረብና ልምዱን እንዲለዋወጥ እድል ከመፍጠር ባሻገር በሠራተኛው መካከል ቤተሰባዊ ስሜት እንዲጎለብት ሚናቸው
    ቀላል እንዳልነበረ ባለፉት ዓመታት ውድድሮች ለመታዘብ ተችሏል።በነዚህ ውድድሮች ቀደም ሲል በተለይም የእግር ኳስ ስፖርት ደማቅና
    የተሻለ ፉክክር እንዲኖረው በማሰብ ከሰራተኛው በተጨማሪ አንድ ማህበር ሁለት ወይንም ሦስት ሰራተኛ ያልሆኑ ተጫዋቾችን ማካተት
    ይፈቀድለት ነበር። ይህም ውድድሩ የሰራተኛው ብቻ ሆኖ ሳለ ሌሎችን ማካተት አዘጋጆቹን ሲያስወቅስ የነበረ ጉዳይ ነው። ዘንድሮ
    ግን ማህበራቱ በየትኛውም ውድድር ከሰራተኛ ውጪ አንድም ተጫዋች እንዳያካትቱ መወሰናቸውን ተከትሎ የሰራተኛው ስፖርት የሰራተኛው
    ብቻ ሆኖ እንደሚቀጥል አቶ ፍሰሃፂዮን ገልፀዋል።ከታህሳስ አንስቶ እስከ ግንቦት ወር መጨረሻ የሚዘልቀው ይህ ትልቅ የስፖርት
    መድረክ ነገ በኢትዮጵያ ወጣቶች ስፖርት አካዳሚ ከማለዳው ሁለት ሰዓት አንስቶ እንደሚጀመር የኢሰማኮ የስፖርት ክፍል ሃላፊ አቶ
    ዮሴፍ ካሳ ለአዲስ ዘመን ገልፀዋል። ይህ ውድድር ቀደም ባሉት ዓመታት በአዲስ አበባ ስቴድየም ተጀምሮ በተለያዩ የስፖርት ማዘውተሪያ
    ስፍራዎች ሲከናወን ቆይቶ መቋጫውን አዲስ አበባ ስቴድየም የሚያደርግ ቢሆንም ነገ በአፍሪካ ቻምፒዮንስ ሊግ ጅማ አባ ጅፋር የግብፁን
    አል አህሊን በመግጠሙ ምክንያት የቦታ ለውጥ እንደተደረገ ታውቋል።

    ከዓመት ወደ ዓመት የተሳታፊዎች ቁጥር እየጨመረ በመጣው የበጋ ወራት የሰራተኞች ስፖርት ውድድር ዘንድሮ ከአርባ በላይ ማህበራት
    ተሳታፊ እንደሚሆኑ ታውቋል። ከነዚህ ማህበራት የተውጣጡ 1215 ወንዶችና 245 ሴቶች በአጠቃላይ በ1460 ሰራተኞች አስር በሚሆኑ
    የስፖርት አይነቶች ተሳታፊ ይሆናሉ።ትልቅ ትኩረት በሚሰጠውና ከፍተኛ ፉክክር በሚያስተናግደው የእግር ኳስ ውድድር ሃያ ሰባት
    ማህበራት የተውጣጡ 675 ሰራተኞች ተሳታፊ ይሆናሉ።

    የወንዶች ቮሊቦል ውድድር ከአስር ማህበራት 150 ሰራተኞችን ሲያሳትፍ በሴቶች ከአምስት ማህበራት 75 ሰራተኞች ተወዳዳሪ እንደሚሆኑ
    ታውቋል።ከፍተኛ ፉክክር በሚደረግበት የጠረጴዛ ቴኒስ ውድድር በወንዶች አስራ ሁለት በሴቶች አምስት ማህበራት ተሳታፊ ናቸው።
    በዳርት፤ በዳማ ጨዋታ ፤ በከረንቦላ፤ በቼስ ስፖርት ፤ በገበጣ፤ ገመድ ጉተታና አትሌቲክስ ውድድሮችም በርካታ ማህበራት ተሳታፊ
    መሆናቸው ታውቋል። ከዚህ ቀደም ባልነበረው የቅርጫት ኳስ ውድድርም በሴቶች መካከል እንደሚካሄድ ይጠበቃል።ውድድሩ ነገ በይፋ
    ሲከፈት በተለያዩ ውድድሮች የመክፈቻ ጨዋታዎች ይካሄዳሉ። በእግር ኳስ በሚካሄደው የመክፈቻ ጨዋታ አንበሳ አውቶብስ አገልግሎት
    ድርጅት ከኢስት አፍሪካ ቦትሊንግ ካምፓኒ(ኮካ ኮላ) ጋር የሚያደርጉት ፉክክር ተጠባቂ ነው። በሴቶች መካከል የሚካሄደው የስምንት
    መቶ ሜትር የሩጫ ውድድር እንዲሁም በወንዶች መካከል የሚካሄደው የአንድ ሺ አምስት መቶ ሜትር የአትሌቲክስ ፉክክርም ይኖራል።
    ከዚህ በዘለለ አዝናኝ በሆነው የገመድ ጉተታ ውድድር በሁለቱም ፆታ የፍፃሜ ውድድር እንደሚካሄድ ታውቋል።አዲስ ዘመን ታህሳስ
    13/2011ቦጋለ አበበ'
  - የትህነግ ዘራፊ ቡድን ሲጠቀምበት የነበረ 32 ኩንታል አደንዛዥ እፅ በቁጥጥር ስር ዋለ፡፡ባሕር ዳር፡ ኅዳር 15/2013 ዓ.ም
    (አብመድ) የትህነግ ዘራፊ ቡድን ሲጠቀምበት የነበረ 32 ኩንታል አደንዛዥ እፅ በተሽከርካሪ ተጭኖ ከሁመራ ወደ የተለያዩ አካባቢዎች
    ሊገባ ሲል መያዙን የአማራ ክልል ልዩ ኃይል ቴዎድሮስ ብርጌድ ዋና አዛዥ ኮማንደር ዘለቀ ምትኩ ተናግረዋል፡፡ የተገኘው አደንዛዥ
    እፅ ካናቢስ የተሰኘ ነው፡፡
  - ከ15 በላይ ዕድሜ ያለው እና ምስረታውን በሀገረ አሜሪካ ሜሪላንድ ላይ ያደረገው ሶከር ኢምፓክት የእግር ኳስ አካዳሚ የዕድሜያቸው
    ከ14 አመት በታች የሆኑ በቁጥር 50 የሚደርሱ አሜሪካዊያንን እንዲሁም የካናዳ  የኔዘርላንድ እና የሌሎች ሀገራት ታዳጊ ተጫዋቾችን
    አካቶ ነበር ስራ የጀመረው። አካዳሚው ከ30 አመት በፊት ከኢትዮጵያ በወጡት እና የኢንጅነሪንግ ባለሙያ በሆኑት አቶ ያሬድ አማኑኤል
    አማካይነት የተቋቋመ ነበር። ግለሰቡ በጊዜው ምንም እንኳን በእግር ኳሱ ጠልቅ ያለ እውቀት ባይኖራቸውም ኃላ ላይ በወሰዱት የአሜሪካ
    የስልጠና ላይሰንስ አማካኝነት እስከ ኢንስትራክተርነት ደረጃ በመድረስ ወደ ስራው ገብተዋል። አቶ ያሬድ በነዚህ አመታት በዘርፉ
    ያካበቱትን ተሞክሮ ይዘው ነበር ከአንድ አመት በፊት ወደ ሀገር ቤት የተመለሱት።ወደ ኢትዮጵያ ከመምጣታቸው አስቀድሞ ጥናት በማድረግ
    ላይ ሳሉ ከአሰልጣኝ መሰረት ማኒ ጋር ሜሪላንድ ላይ የተገናኙት አቶ ያሬድ በነበራቸው ቆይታ በሀገሪቱ እግር ኳስ እድገት የወደፊት
    መሰረት በሆኑት ታዳጊዎች ላይ መስራት የተሻለ ሀሳብ መሆኑን ተረዱ። በዚህ መሰረትም አቶ ያሬድ ወደ ኢትዮጵያ መጥተው ድሬዳዋ
    ላይ በአሰልጣኝ መሰረት ማኒ መሪነት እና በሌሎች አራት አሰልጣኞች እገዛ ስራቸውን ጀመሩ። ስራው በአቶ ያሬድ ድጋፍ ለአንድ
    ዐመት ቢቆይም የድሬዳዋ ከተማ አስተዳደር ፕሮጀክቱን በግሉ በመያዙ ፕሮጀክቱን ወደ ትልቅ አካዳሚነት ቀይሮ ለመገንባት ሀዋሳ
    ከተማን ምርጫው አድርጓል።ሀዋሳ የብዙ እግር ኳስ ተጫዋቾች መገኛ መሆኗን በማመን ከ8 ወራት በፊት ትውልደ ኢትዮጵያዊው አቶ
    ያሬድ  ወደ ሀዋሳ ወጥተዋል። በጅምሩም ከየአካባቢው የተወጣጡ በድምሩ 100 የሚሆኑ ሴት እና ወንድ ታዳጊዎችን በመያዝ ፕሮጀክቱ
    ኢምፓክት ሶከር ሀዋሳ  ተብሎ ተመሰረተ።ትውልደ ኢትዮጵያዊውን አቶ ያሬድ ያመጡትን ይህን ትልቅ አላማ ለማገዝም አሰልጣኝ ሙሉጌታ
    ምህረት  ኢንስትራክተር አለምባንተ ማሞ እና አሰልጣኝ መልካሙ ታፈራ ያካተተ ኮሚቴ የተቋቋመ ሲሆን ልጆቹን የሚያሰለጥኑ ተጨማሪ
    አሰልጣኞችም ተካተው ፕሮጀክቱ ስራውን ጀምሯል። አቶ ያሬድ አንድ ጃፓናዊ የግብ ጠባቂ አሰልጣኝን የቀጠረ ሲሆን 200 ሺህ ዶላር
    በማውጣት ለልጆቹ የመጫወቻ ኳስ እና ትጥቆችን እንዲሁም ለስልጠናው የሚጠቅሙ ቁሳቁሶችን በመለገስ ከ6 ወራት በፊት ወደ አሜሪካ
    ተመልሷል። ባሳለፍነው ማክሰኞ ዳግም ሲመለስም ይህን ፕሮጀክት ወደ አካዳሚነት ለማሳደግ ከሀዋሳ ከተማ ም/ከንቲባ አቶ ታምሩ
    ታፌ ጋር እና ሌሎች አካላት ጋር ንግግር በማድረግ ለግንባታው  ፍቃድ አግኝቷል።ዘመናዊ የመጫወቻ ሜዳ  የመኖሪያ ቤቶች 
    የመማሪያ ክፍሎች እና የመዝናኛ ስፍራ በውስጡ ያካተተው የአካዳሚው ዲዛይን ተጠናቆ በቅርብ አመት ውስጥ ወደ ስራ እንደሚገባም
    ይጠበቃል። አካዳሚው ተጠናቆ በራሱ እስኪቆም ድረስም የሀዋሳ ዩኒቨርሲቲ ሜዳ ላይ ልምምድ እየሰሩ የሚቀጥሉ ይሆናል። ባሳለፍነው
    አርብ በሀዋሳ ዩኒቨርስቲ ቅጥር ግቢ በተካሄደ ፕሮግራም አቶ ያሬድ  ይዘውት የመጡትን ትጥቆች እና የላብ መተኪያዎች ለታዳጊዎቹ
    አከፋፍለዋል። ሰልጣኞቹ በእለቱ የተደረገላቸው ድጋፍ ደስ እንዳሰኛቸው እና ይህ አካዳሚ ተጠናቆ ለማየት እንደጓጉ ለሶከር ኢትዮጵያ
    በሰጡት አሰተያየት ተናግረዋል ።አቶ ያሬድ አማኑኤል ከሶከር ኢትዮጵያ ጋር ባደረጉት ቆይታ “ሀገሬን በጣም እወዳለሁ። የእግር
    ኳሱም ፍቅር ስላለኝ ነው ይህን የማደርገው። ኢትዮጵያ ታለንት ያለባት ሀገር ናት። ይህ ነገር ብቻዬን እወጣለሁ ብዬ አላስብም።
    እገዛ ያስፈልገኛል። በተለያየ ጊዜ ስራ ስላለኝ ከሀገር እወጣለው። ግን እዚህ ያደራጀዋቸው ኮሚቴዎች ስላሉ ያግዙኛል። እኔም
    ሄጄ የተወሰነ ገንዘብ ሰብሰብ አድርጌ ፈሰስ አደርጋለሁ። እቅዴ ሰፊ ነው። አካዳሚው ተገንብቶ ማየት ህልሜ ነው። ሀዋሳን ስመርጥ
    የብዙ እግር ኳስ ተጨዋቾች ምንጭ በመሆንቀዳሚ ናት ብለን ነው። አካዳሚው ሲያልቅ ግን በየሀገሩ ያሉ ታዳጊዎችን አምጥተን ወደዚህ
    እናስገባለን። ሀዋሳ ማዕከል ትሁን እንጂ  በቀጣይ በብዙ ከተሞች ፕሮጀክት እንመሰርታለን። ጥሩ የሚሆኑትን እያመጣን ወደ ሀዋሳ
    እናስገባለን። አሁን የረዱኝን ሁሉ አመሰግናለሁ። በቀጣይ በጋራ የኢትዮጵያን ኳስ ከታች ሰርተን እንለውጣለን” ብለዋል፡፡
- source_sentence: በኢትዮጵያ በኮሮናቫይረስ የሞተ አንድም ሰው የለም- የጤና ሚኒስቴር
  sentences:
  - አዲስ አበባ  መጋቢት 20  2012 (ኤፍ  ሲ)  በኢትዮጵያ በኮሮናቫይረስ የሞተ አንድም ሰው እንደሌለ እና ህብርተሰቡ
    ራሱን ከሀሰተኛ ዜናዎች መጠበቅ እንዳለበት የኢፌዴሪ  የጤና ሚኒስቴር ገለፀ።አሁን ላይ በአለማችንም ሆነ በአገራችን ከኮሮና
    ቫይረስ ስርጭት ባልተናነሰ ፍጹም ከእውነት የራቁና ምንጫቸው ያልታወቁ የሀሰት መረጃዎች በማህበራዊ የትስስር ገጾች እየተለቀቁ
    መሆኑን ሚኒስቴሩ ማምሻውን ባወጣው መግለጫ አስታውቋል፡፡የተሳሳተ መረጃን መልቀቅም ሆነ ተቀብሎ ማሰራጨት ከተፈጠረው ቀውሱ እኩል
    ስነ ልቦናዊና ማህበራዊ ችግሮችን ያስተከትላልም ነው ያለው።በመሆኑም ይህ አይነት እኩይ፣ ኢ-ሞራላዊና ህገ ወጥ ድርጊትን ሁሉም
    በጥብቅ ሊያወገዘውና ሊከላከለው ይገባል።ይህን የሀሰት መረጃ በማመን ህብረተሰቡ እንዳይደናገጥና እንዳይደናገር በማሳሰብም መረጃዎችን
    በማዛባት የሚያሰራጩ ኃላፊነት የጎደላቸውን ግለሰቦችና ቡድኖችንም በማጋለጥና ለህገ በማቅብ በጋራ መከላከል ይገባናል ብሏል፡፡ በተመለከተ
    መንግስት ወቅታዊና ትክክለኛ መረጃዎችን በማደራጀት በየዕለቱ የማሠራጨት ሥራን እያከናወነ መሆኑንም አስታውቋል።ስለሆነም ማህበረሰቡ
    ወቅታዊ እና ትክክለኛ መረጃ በመከተል እና በመጠቀም በሽታውን ለመከላከል እና ለመቆጣጠር የሚደረገውን ጥረት በተረጋጋ አካሄድ
    እንዲያግዝ ጥሪ አቅርቧል፡፡
  - በነቀምት ከተማ የሚገኘውና ከአስር ዓመት በላይ የግንባታ ጊዜ የፈጀው የወለጋ ስታዲየም ግንባታ ተጠናቀቀ።ከሚሌንየሙ መባቻ አንስቶ
    የመሰረት ድንጋይ ተቀምጦለት በአጭር ጊዜ ውስጥ ግንባታው ተጠናቆ አገልግሎት ይሰጣል ተብሎ የታሰበው የወለጋ ስታዲየም ከዓመታት
    መዘግየት በኋላ ዛሬ ግንባታው ተጠናቆ ከፍተኛ የመንግስት ባለስልጣናት በተገኙበት ተመርቋል።ስታድየሙ 2004 ይጠናቀቃል ተብሎ
    ቢገመትም ከመጫወቻው ሜዳ ሳር ጥራት ጋር ተያይዞ ግንባታው ዘግይቶ የቆየ ሲሆን ከ200 ሚልዮን ብር በላይ የፈጀው ይህ ስታዲየም
    ዙርያው ሙሉ ለሙሉ ወንበር ባይገጠምለትም ከ50ሺህ በላይ ተመልካች የመያዝ አቅም እንዳለው ለማወቅ ችለናል።በከፍተኛ ሊግ ምድብ
     ላይ ከመቼውም ዓመታት በተሻለ በጥንካሬ እየተጓዘ በሦስተኛ ደረጃ ላይ የሚገኘው ነቀምት ከተማ በዚህ ስታዲየም እየተጫወተ
    እንደሚገኝ ይታወቃል።።
  - 'አየሩ የሞቀ፣ ባሕሩም ፀጥ ያለ ቢሆንም ከ700 በላይ ፍልሰተኞች ሜዲትሬንያንን ለማቋረጥ ሲሞከሩ መስጠማቸው ተነገረ።የኢጣልያው
    የወደብ ዘብ ጠባቂም በሽህዎች የሚቆጠሩትን ማዳኑ ታውቋል። በሕይወት የተረፉት እንደሚናገሩት ህገ-ወጥ አሻጋሪዎቹ ኢ-ሰብዓዊ
    አያያዝ ፈጽመውባቸዋል።በብዙ መቶዎች የሚቆጠሩ ከሞት የተረፉ ፍልሰተኞችን የጫነው የኢጣልያ ባሕር ኃይል መርከብ፣ ትናንት እሑድ
    ነው ረጂዮ ካላብሪያ ወደብ ላይ የደረሰው።የሜዲትሬንያንን ባሕር ለማቋረጥ ሲሞክሩ ሕይወታቸውን ያጡ የ45 ሰዎች አስከሬንም አብሮ
    ተጭኗል። ከሞት የተረፉትና ብዙዎቹ ነጭ የለበሱት ፍልሰተኞች ከመርከቧ ሲወርዱ፣ የአስቸኳይ ጊዜ ሠራተኞች ተቀብለዋቸዋል። ሉቴነንት
    ማርዮ የኢጣልያ ባሕር ኃይል ኮማንደር ናቸው። ስደተኞቹን የተቀበሏቸው ሠራተኞች እንዲህ በማለት ሃሳባቸውን ገልጸዋል "መርከቡ
    ላይ የነበሩ የባሕር ኃይሉ ዶክተሮች ምስጋና ይድረሳቸውና ለብዙዎቹ ፍልሰተኞች፣ የሕክምና እርዳታ ልንሰጣቸው ሞክረናል። በአጋው
    ልብሶቻቸውን ላጡትም የሚለብሱትን አዘጋጅተናል። ትኩስ ምግብም እንዲሁ።" ብለዋል።ኢጣልያ ላደረገችው ሕይወት-አድን ሥራ፣ የተባበሩት
    መንግሥታት ድርጅት ምስጋና አቅርቧል። ከተባበሩት መንግሥታት ከፍተኛ የስደተኞች ኰሚሽን፣ የጄኔቭ ቢሮ፣ ዊልያም ስፒንድለር "የኢጣልያ
    ባሕር ኃይል እጅግ አስደናቂ ተግባር ፈጽሟል። እስካሁን በዚህ ሳምንት ብቻ ከ14,000 በላይ ሕይወት አድነዋል። አለመታደል
    ሆኖ ግን፣ ሰዎች ሕይወታቸውን ያጡባቸው አጋጣሚዎች ነበሩ። በተለያዩ ሦስት የመርከብ አደጋዎች፣ ወደ 700 ያህል ሕይወት እንደጠፋም
    እንገምታለን። " ብለዋል።የነዚህ አደጋዎች ሰለባ የሆኑት ብዙዎቹ፣ ከሰሓራ በታች ካሉ የአፍሪቃ አገሮች መሆናቸውን ባለሥልጣናት
    ይናገራሉ። በሕይወት የተረፉት እንደሚናገሩት፣ ህገ-ወጥ አሻጋሪዎቹ፣ የማናቸውንም ተሳፋሪዎች ሕይወት ለማዳን ጥረት አላደረጉም።
    ጂዮቫምዲ በነዲክት የኢጣልያ (Save the Children) ሠራተኛ ናቸው። የፍልሰተኞቹን ጉዞ ሲገልጹ "ባለፈው ረቡዕ ማታ
    ከሊብያ ከተነሱት ሦስት ያህል የአሳ-አጥማጅ ጀልባዎች ውስጥ አንዱ ወደ 500 ሰዎችን ጭኖ፣ ሌላውን ወደ 400 ሰዎች የጫነውን
    አነስተኛ ጀልባ ይጎትታል። በማግስቱ ሐሙስ ጠዋት፣ ይጎተት የነበረው አነስተኛ ጀልባ ውኃ ሲሞላው አንዳንዶቹ ወደ ትልቁ ጀልባ
    ለመሻገር ሞከሩ። በመሀል መገመዱ ሲበጠስ፣ ትንሹ ጀልባ ሰጠመ።" ብለዋል። የኢጣልያ ባለሥልጣናት 4 ተጠርጣሪ ህገ-ወጥ ነጋዴዎችን
    በቁጥጥር ስር አውለዋል። ከነዚህ አንዱ፣ ከምትጎተተው ጀልባ ገመዱ እንዲበጠስ ያደረገና ጎታቿን ጀልባ ይዞ የነበረ ሱዳናዊ መሆኑም
    ተገልጧል። የተ.መ.ድ. የስደተኞች መሥርያ ቤት እንዳስታወቀው፣ በዚህ ዓመት ብቻ ወደ 200,000 ሰዎች ሜዲትሬንያን ባሕርን
    ያቋረጡ ሲሆን፣ አሁን በመጨረሻ ከደረሰው አደጋ አስቀድሞ፣ ወደ 1,700 የሚሆኑት ወይ ሞተዋል አልያም የት እንደደረሱ አልታወቀም።ከ
    አዲሱ አበበ አቅርቦታል። '
- source_sentence: በዶ/ር ወርቅነህ ገበየሁ የተመራው ከፍተኛ የልዑካን ቡድን በ15ኛው የኢትዮ-ጅቡቲ ስብሰባ ለመሳተፍ
    ጅቡቲ ገባ
  sentences:
  - 'ወደ ሳዑዲ ዓረቢያ የሚጓዙ ኢትዮጵያውያን በየመን ከባድ የሰብዓዊ መብት ጥሰት እየደረሰባቸው መሆኑን፣ ሒዩማን ራይትስ ዎች
    ሪፖርት አቀረበ፡፡ ስደተኞቹ የብስና ባህር ሲያቋርጡ በሕገወጥ የሰዎች አዘዋዋሪዎች፣ ብዝበዛና ጥቃት እንደሚደርስባቸው አስታውቋል፡፡
    ከሞትና ሥቃይ ተርፈው ሳዑዲ ዓረቢያ መግባት የሚችሉትም እንዲሁ ከጥቃት እንደማያመልጡ ሪፖርቱ አመልክቷል፡፡ ኢትዮጵያውያኑ ስደተኞች
    በሳዑዲ እስር ቤቶች የተለያዩ ጥቃቶች እንደሚደርስባቸውም አስታውቋል፡፡ በተለያዩ ኢኮኖሚያዊ ችግሮች ምክንያት በመቶ ሺዎች የሚቆጠሩ
    ኢትዮጵያውያን በሕገወጥ መንገድ የሳዑዲን ድንበር እንደሚያቋርጡ፣ የሳዑዲ መንግሥት እ.ኤ.አ. በ2017 ሕጋዊ ሰነድ የሌላቸው
    ስደተኞችን ከአገሩ የማስወጣት ዘመቻ በጀመረበት ወቅት 500 ሺሕ ያህል ኢትዮጵያውያን በሳዑዲ ይገኙ እንደነበር ሪፖርቱ አስታውቋል፡፡
    በጊዜው የሳዑዲ መንግሥት የአገሪቱን የሥራና የመኖርያ ሕግ የጣሱና በሕገወጥ መንገድ ድንበር አቋርጠው የገቡ የሌላ ዜጎችን አስሯል፣
    ወደ አገራቸው እንዲመለሱ አድርጓል፡፡ እ.ኤ.አ. ከ2017 እስከ ማርች 2019 ድረስም 260,000 ኢትዮጵያውያን ወደ አገራቸው
    እንዲመለሱ ተደርጓል፡፡ አሁንም ድረስ በዓለም አቀፉ የስደት ተቋም ድጋፍ በሺዎች የሚቆጠሩ ኢትዮጵያውያንን ወደ አገራቸው የመመለሱ
    ሥራ እየተከናወነ ነው፡፡ የሳዑዲ ፖሊስ በሚሊዮኖች የሚቆጠሩ ስደኞችን ማሰሩን፣ 2.8 ሚሊዮን ሰዎች የታሰሩት የመኖሪያ ሕግ
    ጥሰው በመገኘታቸው እንደሆነ፣ 557 ሺሕ የሚሆኑ የሥራ ሕግን፣ 237 ሺሕ ደግሞ በሕገወጥ መንገድ የአገሪቱን ድንበር በማቋረጣቸው
    መታሰራቸውን ሪፖርቱ ያሳያል፡፡ በሕገወጥ መንገድ የሳዑዲን ድንበር ሲያቋርጡ ከተገኙ 61,125 ስደተኞች መካከል 51 በመቶ
    የሚሆኑት ኢትዮጵያውያን እንደሆኑም ተመልክቷል፡፡ በየመን አድርገው ወደ ሳዑዲ ለመግባት በሚያደርጉት ጥረት ግጭት ያለባቸውን
    አካባቢዎች ሲያቋርጡ ከተያዙ፣ የሚደርስባቸው ጥቃት የበለጠ አስከፊ እንደሚሆን ተቋሙ አሳውቋል፡፡ በአማፂያን ቁጥጥር ሥር የዋሉ
    ስደተኞች ያሉበትን ሁኔታ ለሚመለከተው የመንግሥት አካል ማሳወቅና ድጋፍ ማግኘት አይችሉም ብሏል፡፡ ለሰው ልጆች በማይመች ሁኔታ
    ከመታሰራቸው ባለፈ አስፈላጊውን ድጋፍና የጥገኝነት ጥያቄ ለማቅረብ እንዳይችሉ ተደርገው የሚያዙበት ሁኔታ መኖር፣ ችግሩን ይበልጥ
    አሳሳቢ ማድረጉ ተመልክቷል፡፡ እ.ኤ.አ. በ2018 አንዳንድ የየመን መንግሥት ባለሥልጣናት ከአፍሪካ ቀንድ የሄዱ ስደተኞችን
    መድፈራቸውን፣ መደብደባቸውንና መግደላቸውንም ሪፖርቱ ያትታል፡፡ ዓለም አቀፉ የስደተኞች ድርጅት ከወራት በፊት በጀመረው በፈቃደኝነት
    ወደ አገር የመመለስ ፕሮግራም፣ በደቡብ የመን ግዛት ታስረው የሚገኙ ኢትዮጵያውያንን ለመመለስ እየሠራ ነው፡፡ ነገር ግን በአካባቢው
    ባለው የፀጥታ ችግር ምክንያትና ስደተኞቹን ከየመን ለማውጣት አስፈላጊውን ፈቃድ ማግኘት ባመቻላቸው፣ 5,000 ኢትዮጵያውያን
    በማይመች ሁኔታ እንዲቆዩ መደረጉንም ሪፖርቱ ያመለክታል፡፡ ወደ ሳዑዲ በሚደረገው አደገኛ ጉዞ ሰዎች ባህር ውስጥ እንደሚወረወሩ፣
    እስከ 500 ኪሎ ሜትር አስቸጋሪ የበረሃ መንገዶችን በእግር ለመጓዝ እንደሚገደዱ፣ ገንዘብ ካልከፈሉ በስተቀር እንደሚገድሏቸው
    በማስፈራራት ቤተሰብ ቤት ንብረት ሸጦ ገንዘብ እንዲልክ የሚደረግበት ሁኔታም አሁን ድረስ መቀጠሉን ሪፖርቱ አመልክቷል፡፡ '
  - 'በዶክተር  ወርቅነህ  ገበየሁ  የተመራው  ከፍተኛ  የልዑካን ቡድን  በ15ኛው የኢትዮ-ጅቡቲ የሚኒስትሮች የጋራ ኮሚሽን ስብሰባ
    ለመሳተፍ ጅቡቲ ገብቷል  ።በዶክተር ወርቅነህ የተመራው ከፍተኛ የልኡካን ቡድን ጅቡቲ ዓለም አቀፍ አውሮፕላን ማረፊያ ሲደርስ
    በጅቡቲ የውጭ ጉዳይና ዓለም አቀፍ ትብብር ሚኒስትር ሙሀመድ አሊ የሱፍ አቀባበል ተደርጎላቸዋል።የልኡካን ቡድኑ ከተለያዩ መስሪያ
    ቤቶችና ተቋማት የተውጣጡ ከ10 በላይ ሚኒስትሮችንና ከፍተኛ የመንግስት ባለስልጣናትን ያካተተ ነው ።ኢትዮጵያና ጅቡቲ በመሠረተ
    ልማት የተሳሰሩ ከመሆናቸውም በላይ የጋራ ኮሚሽን አቋቁመው ግንኙነታቸውን በየጊዜው ግምገማ ያካሂዳሉ ።የአገራቱ የጋራ ኮሚሽን
    መቋቋሙ በትብብር ወቅት የሚያጋጥሙ ችግሮችን በፍጥነት ለመፍታት ያስቻለ መሆኑ ነው የተገለፀው።የሁለቱ አገራት የጋራ ኮሚሽን
    ስብሰባ ወቅት በዋነኛነት በትራንስፖርት፣ በወደብ፣ በትምህርት፣ በጤና፣ በጉምሩክና በንግድ ጉዳዮች ላይ ትኩረት ሠጥቶ ውይይት
    የሚደረግ መሆኑ ተጠቁሟል።ኢትዮጵያና ጅቡቲ ዘርፈ ብዙ የሁለትዮሽ ግንኙነት ያላቸው ሲሆን፥ የጅቡቲ ወደብ ከሁለት አስርት ዓመታት
    በላይ ለኢትዮጵያ ዋነኛ የወጪና የገቢ ንግድ መስመር ሆኖ ማገልገሉ ግንኙነቱ ልዩ ትኩረት እንዲሠጠው የራሱን ድርሻ አበርክቷል።(ምንጭ:
    የውጭ ጉዳይ ሚኒስቴር ጽህፈት ቤት )'
  - አዲስ አበባ፣ ህዳር 7 2013 (ኤፍ.ቢ.ሲ) የመከላከያ ኢንዶክትሪኔሽን ዋና ዳይሬክተር ሜ/ጄ መሀመድ ተሰማ፣ ለሀገር መከላከያ
    ክብር እቆማለሁ!! የሚለውን የኪነ ጥበብ ባለሙያዎችን ጥሪ ስንቀበል፣ ለሀገራችን ሉዓላዊነትና ለህዝባችን ክብር የማንከፍለው
    መስዋዕትነት እንደሌለ ዳግም በማረጋገጥ ነው ሲሉ ተናገሩ፡፡በኪነ ጥበብ ባለሙያዎች ተነሳሽነትና አዘጋጅነት በነገው ዕለት ለሚደረገው
    ለሀገር መከላከያ ክብር እቆማለሁ ጥሪ፣ የሀገር መከላከያ ሰራዊቱ ከፍተኛ ሞራልና ስንቅ እንደሚሆነውና ህዝብና መንግስት የሰጡትን
    ግዳጆች በከፍተኛ ተነሳሽነት በአጭር ጊዜ በማጠናቀቅ ሰራዊቱም ወደ መደበኛ እንቅስቃሴው፣ ህዝቡም በሙሉ አቅሙ ወደ ልማቱ እንደሚመለስ
    ገልጸዋል፡፡መርሐ ግብሩ በአዲስ አበባ የከተማው መስተዳድርና የከተማው ነዋሪዎች በጋራ የሚያከብሩት ሲሆን፣ ሰራዊቱና የኪነ ጥበብ
    ባለሙያዎችም በጋራ ያስቡታል፡፡በመርሐ ግብሩ ህግ ለማስከበር ተሰማርቶ ከፍተኛ ድሎችን እያስመዘገበ ለሚገኘው ጀግናው ሰራዊት
    ክብር የሚሰጠውና ህዝብና መንግስት የሰጣቸውን ግዳጅ ሲወጡ በከሀዲው ኃይሎች ክህደት የተሰው ጀግናው የመከላከያ ሰራዊት አባላትም
    ይዘከራሉ ብለዋል፡፡ፕሮግራሙን ሁሉም ሀገር ወዳድ ኢትዮጵያውያን ባሉበት የሚያከብሩት ሲሆን፣ በቀጥታ የቴሌቪዥን ስርጭትም እንደሚተላለፍ
    ከመከላከያ ሰራዊት ገጽ ያገኘነው መረጃ ያመለክታል፡፡
- source_sentence: ' በኢትዮጵያ ከኮሮና የበለጠ ረሃብ የበርካቶችን ህይወት ሊቀጥፍ ይችላል - ኦክስፋም '
  sentences:
  - አዲስ አበባ  ህዳር 2  2013 (ኤፍ  ሲ) የህዳሴ ግድቡን ለማጠናቀቅ ከምንግዜውም በላይ  ከመንግስት ጎን በመቆም 
    እንደሚሰሩ የተለያዩ ፖለቲከኞች ተናገሩ።ከፋና ብሮድካስቲንግ ኮርፖሬት ጋር ቆይታ ያደረጉት ሌንጮ ለታ፣ የአማራ ብሄራዊ ንቅናቄ
    (አብን) የህዝብ ግንኙነት ሃላፊው አቶ ጣሂር መሃመድ እና የብልጽግና ፓርቲ የፖለቲካ ፓርቲዎች የሲቪክ ማሃበራት ዘርፍ ሃላፊ
    ዶክተር አለሙ ስሜ ÷ በቅርቡ በህወሓት ውስጥ ባለው ስግብግብ ጁንታ በሰሜን እዝ ላይ የተፈፀመውን ክህደት አውግዘዋል።ፖለቲከኞቹ
    ከሃሳብ ጀምሮ ለህዳሴው ግድብ ከሚያደርጉት ድጋፍ ጎን ለጎን የሃገሪቱን ሉዓላዊነት ለማስጠበቅ እንደተዘጋጁም ገልጸዋል።በዚህም
    የዚህን ሃገር አፍራሽ ሴራ ለማክሽፍም ሆነ ለመመከት ከመንግስት ጎን እንቆማለን ብለዋል።የህዳሴ ግድብም ሆነ ሃገራዊ ጥቅምን
    በማስከበር ረገድ የተጀመሩ ስራዎች ላይ ክፍተት መፍጠር እንደማይገባም አስረድተዋል፡፡እንደ ሃገርም ሁሉም አንድ ላይ ሊቆም የሚችለው
    አጀንዳና ከምንም በላይ የኢትዮጵያ ህልውና፤ አንድነትና ዘለቄታዊ ጥቅም ሲታሰብ የህዳሴ ግድብ በይደር የሚተው አይደለም  ብለዋል።ስለሆነም
    በህዳሴው ግድብም ሆነ በሃገር ሰላም ማስጠበቅ ከገዢው ፓርቲ ጎን መቆም እንደሚያስፈልግ  ገልጸዋል።አያይዘውም የህዳሴው ግድብ
    ጉዳይ ለድርድር የማይቀርብ እና ድጋፉም እስከመጨረሻው እንደሚቀጥልም ነው የተናገሩት።በህዳሴ ግድብም ሆነ በሰላም ጉዳይ አንደራደርም
    የሚሉት ፖለቲከኞቹ ግድቡ እንዲጠናቀቅ የጀመሩትን ድጋፍ እንደሚቀጥሉም ተናግረዋል።ከዚህ ባለፈም መንግስት የጀመረውን ህግ የማስከበር
    ስራ በመደገፍ ሃገር ለማፈረስ እና የህዝቦችን ሰላም ለማደፍረስ እያሴሩ የሚገኙ የህዋሓት ሴረኞች ተልዕኮን ለማክሸፍ  ዜጎች
    የየአካባቢያቸውን ሰላም አንዲጠብቁ ጥሪ አቅርበዋል፡፡በታሪክ አዱኛ
  - '  • 10 የዓለም አገራት በኮሮና ሳቢያ ለከፋ ረሃብ ይጋለጣሉ • መንግስታት የረሃብ አደጋን ለመቆጣጠር አፋጣኝ እርምጃን
    መውሰድ አለባቸው     የኮሮና ወረርሽኝ ባስከተለው ቀውስ ሣቢያ በዓለማችን የከፋ ረሃብ እንደሚከሰት የጠቆመው ኦክስፋም፤ ኢትዮጵያን
    ጨምሮ ሌሎች 10 አገራት በከፋ ረሃብ ምክንያት ለአደጋ እንደሚጋለጡ አስታውቋል፡፡ድርጅቱ ባወጣው መግለጫ እንዳመለከተው፤ የኮሮና
    ቫይረስ ባስከተለው ቀውስ ሳቢያ የሚከሰተው ረሃብ ከዚህ ቀደሞቹ የከፋ ነው ብሏል፡፡ ኢትዮጵያን ጨምሮ በሌሎች አስር አገራት
    ውስጥ በወረርሽኙ ከሚሞቱ ሰዎች በላቀ መጠን በርካቶች በረሃብ ሳቢያ ለህልፈት ሊዳረጉ ይችላሉ ተብሏል፡፡እንደ ኦክስፋም መግለጫ፤
    የኮሮና ቫይረስ ወረርሽኝ ወትሮውንም በረሃብ እየተሰቃየ ያለውን በርካታ የአለማችንን ህዝብ ለከፋ ረሃብ እያጋለጠው ነው፡፡ በዚህም
    ምክንያት 10 የዓለማችን አገራት እጅግ ለከፋ ረሃብ እንደሚጋለጡ ያመለከተው ድርጅቱ፤ ከእነዚህ አገራት መካከልም ኢትዮጵያ አንዷ
    ናት ብሏል፡፡ ከወረርሽኙ በበለጠ በረሃብ ሳቢያ በርካታ ዜጎቻቸውን ያጣሉ የተባሉ ሌሎች አገራት ደግሞ ዲሞክራቲክ ሪፐብሊክ ኮንጎ፣
    ደቡብ ሱዳን፣ የመን፣ ሶሪያ፣ አፍጋኒስታን፣ ቬንዝዌላ፣ ምዕራብ ሳዕልና ሄይቲ ናቸው፡፡አንደ ኦክስፋም መግለጫ፤ በዓለማችን ቀደም
    ሲል ለረሃብ ተጋላጭ የሆኑ አካባቢዎች ከኮሮና ወረርሽኝ በኋላ ለከፋ ረሃብ የተጋለጡ ሲሆን ወረርሽኙ ረሃብ ተከስቶባቸው በማያውቁ
    አዳዲስ አካባቢዎችንም እየፈጠረ ነው፡፡ በዚህም ሳቢያ ከወራት በኋላ በዓለማችን በየቀኑ ከ6ሺ እስከ 12ሺ የሚደርሱ ሰዎች በኮሮና
    ወረርሽኝ ቀውስ ሳቢያ በሚከሰት ረሃብ ለሞት ሊዳረጉ አንደሚችሉ አመልክቷል - ድርጅቱ፡፡  ይህ አሃዝም የኮሮና ወረርሽኝ በዓለም
    ዙርያ ከሚገድላቸው ሰዎች ቁጥር በእጅጉ የሚልቅ ነው ተብሏል፡፡ ስራ አጥነት፣ በእንቅስቃሴ ገደብ ሳቢያ፣ ምግብ አምራቾች መስራት
    አለመቻላቸውና እርዳታ ሰጪ ድርጅቶች እርዳታ ለማከፋፈል አመቺ ሁኔታዎች አለመኖራቸው የሚከሰተውን ረሃብ እንደሚያባብሰውና የሚያስከትለውን
    ጉዳትም የከፋ እንደሚያደርገው ሪፖርቱ አመላክቷል። የኮሮና ቫይረስ ወረርሽኝ በዓለም ዙሪያ እየጨመረ የመጣውን የረሃብ ችግር
    አባባሽ ምክንያት ሆኖል ብሏል - የድርጅቱ መግለጫ፡፡ ባለፈው የፈረንጆች አመት በአለም ዙርያ 821 ሚሊዮን ሰዎች የምግብ ዋስትና
    ችግር የገጠማቸው ሲሆን ከነዚህም ውስጥ በከባድ ወይም በከፋ ረሃብ ሳቢያ ለስቃይ የተዳረጉት 149 ሚሊዮን እንደነበሩ ይጠቁማል
    - መግለጫው። መንግስታት የኮሮና ወረርሽኝ መስፋፋትን ለመግታት ከሚያደርጉት ጥረት ጎን ለጎን የተጋረጠውን የረሃብ አደጋ ለመቆጣጠር
    አፋጣኝ እርምጃ መውሰድ እንዳለባቸውም ነው ኦክስፋም ያሳሰበው፡፡      '
  - 'ለዘመናት ተዋዶ፣ ተዋልዶና ተከባብሮ፣ በቋንቋና በባህል ተሳስሮ በኖረው የአማራና የቅማንት ሕዝብ መካከል በመግባት እያጋጩና
    ሁከት እየፈጠሩ ኢትዮጵያን ለማፍረስ በመፍጨርጨር ላይ ያሉት ወይም የሚጣጣሩ የአሮጌው ዘመን ቁማርተኞች ናቸው ሲል የአማራ ብሔራዊ
    ክልላዊ መንግሥት ገለጸ፡፡ የክልሉ መንግሥት ባወጣው መግለጫ እንዳስታወቀው፣ የአሮጌው ዘመን ቁማርተኞች በሁለቱ ሕዝቦች መካከል
    ለዘመናት የኖረውን የሰላምና የመግባባት ሒደት ለማደናቀፍ፣ ለአንዱ ወገን የተቆርቋሪነት ጭምብል በማጥለቅ አቅማቸው የፈቀደውን
    ሁሉ እያደረጉ ነው፡፡ እነዚህ ኃይሎች ከሚሠሩት ሴራ ጀርባ አርሶ አደሮችና ባለሀብቶች ያለሙትን አዝመራ በወቅቱ እንዳይሰበስቡ
    በማድረግ፣ ክልሉን በኢኮኖሚ ማዳከም መሆኑን ገልጿል፡፡ የአማራን ሕዝብ ማዳከም የስትራቴጂያቸው አካል በማድረግና የኢትዮጵያን
    አንድነት ከማይፈልጉ ሌሎች የጥፋት ኃይሎች ጋር በመሆን እያካሄዱት ያለው የሽብር ተግባር የትም እንደማይደርሳቸውም አክሏል፡፡የክልሉ
    መንግሥት በመግለጫው እንዳብራራው፣ ሰሞኑን የተፈጠረው ሽብር ሲገለጥ የሚገኘው ሀቅ፣ በአማራና በቅማንት ሕዝቦች መካከል የተለየ
    ግጭት ኖሮ ሳይሆን የሁከት ነጋዴ የሆኑ የጥፋት ኃይሎች፣ በተቀናጀ መልክ ያደረጉት ሴራ ነው፡፡ ይህም ኢትዮጵያን ለማፍረስና
    አማራውን በልዩ ልዩ መንገድ ማዳከም መሆኑን የክልሉ ሕዝብና መላው የኢትዮጵያ ሕዝብ እንዲያውቀው ጠቁሟል፡፡ የተፈጠረው የሽብር
    ተግባር የጦር መሣሪያ በማስታጠቅ፣ በፋይናንስና ሆን ተብሎ ለጥፋት በተከፈቱ የመገናኛ ብዙኃን አማካይነት በተቀናጀ ሁኔታ ታስቦበት
    የሚሠራና የአማራ ሕዝብ አንድ እንዳይሆን ለማድረግ መሆኑንም አስታውቋል፡፡ በሁለቱ ሕዝቦች መካከል ተጀምሮ በሁሉም ዘንድ የሚቀጣጠል
    እሳት በመለኮስ፣ የክልሉን ሕዝብና መንግሥት ስም በማጠልሸት አንድነታቸውን እንዲፈርስና እርስ በርስ ለማበላላት፣ በተለይ በአማራ
    ስም በተከፈቱ ማኅበራዊ ድረ ገጾች ከፍተኛ ጥረት እያደረጉ መሆኑንም መግለጫው ያብራራል፡፡ ሴረኞች እንዳለሙትና እንደፈለጉት
    ሳይሆን ትልማቸውና ዕቅዳቸው ሁሉ እየከሸፈ መሆኑን የሚናገረው የክልሉ መንግሥት መግለጫ፣ አማራን በሁለንተናዊ መልኩ በማዳከም
    ኢትዮጵያን ለማፍረስ የሚጣጣሩ የአሮጌው ዘመን ቁማርተኞችን የክልሉ የፀጥታ ኃይል ከሕዝቡ ጋር ሆኖ በጠንካራ ክንዱ የሚመክታቸው
    መሆኑንም አስታውቋል፡፡ሕገወጥ ተግባር እየፈጸሙ የሚገኙ ወንጀለኞች ካለፈው ስህተታቸው የማይማሩና ታሪክ ይቅር በማይለው የጥፋትና
    የሽብር ተግባር የተጠመዱ በመሆናቸው፣ እንዲሁም የእነሱም ሕገወጥ የሽብር ተግባር በማራገብ ላይ በሚገኙ ጽንፈኛ መገናኛ ብዙኃን
    ላይ የፌዴራል መንግሥቱ ሕጋዊ ዕርምጃ እንዲወስድም የክልሉ መንግሥት ጠይቋል፡፡ የአማራ ሕዝብና መንግሥት የጥፋት ኃይሎች ሴራን
    እያወቁ ዝም ያሉት ለዘላቂ አብሮነት መሆኑን የጠቆመው የክልሉ መንግሥት፣ እነዚህ የጥፋት ኃይሎች ትዕግሥትንና ሆደ ሰፊነትን
    በንቀት ዓይን መመልከታቸውን ትተው ከድርጊታቸው እንዲቆጠቡ መክሯል፡፡  ካልሆነ ግን የክልሉ ሕዝብና መንግሥት በአንድነት በመቆም
    ራሳቸውን ለመከላከል እንደሚገደዱም አሳስቧል፡፡ '
- source_sentence: አፀፋዊ እርምጃዉ ሻዕቢያ ለሚፈፅማቸው ጥፋቶች ቆም ብሎ እንዲያስብ የሚያደርግ መሆኑን ተገለጸ
  sentences:
  - በቅርቡ ኦፌኮን የተቀላቀሉት ጃዋር መሃመድ የፌደራል ፖሊስ ሲያደርግላቸው የነበረውን ጥበቃ  እሁድ ጥር 17/2012 ጀምሮ
    ማንሳቱን የኦሮሚያ ብሮድካስት ኮርፖሬሽን አስታወቀ፡፡ኦቢኤን በምሽት ሁለት ሰአት ዜናው ላይ አንዳስነበበው መንግስት ለማንኛውም
    ተፎካካሪ ፓርቲ አመራርም ሆነ አባል የግል ጥበቃ ስለማያደርግ እና አሰራሩም ስለማይፈቅድ ጥበቃዎቹ እንደተነሱ ፌደረላ ፖሊስ
    አስታውቋል፡፡አዲስ ማለዳም ባደረገችው ማጣራት ጃዋር ጠባቂዎቻቸው ወደ መደበኛ ስራቸው እንዲመለሱ እንዲያደርጉ የፌደራል ፖሊስ
    የወንጀል መከላከል ዘርፍ በፃፈው ደብዳቤ ማስታወቁን አረጋግጣለች፡፡አዲስ ማለዳ ወደ ጃዋር መሃመድ በተደጋጋሚ የስልክ ጥሪ ብታደርግም
    ለግዜው አስተያየት ከመስጠት ተቆጥበዋል፡፡
  - 'አዲስ አበባ፣ ነሃሴ 21፣ 2012 (ኤፍ.ቢ.ሲ)”ከጳጉሜ እስከ ጳጉሜ እንደርሳለን” በሚል መሪ ሃሳብ በመጪው 2013 ዓ.ም
    የመንገድ ደህንነት ንቅናቄ እንደሚካሄድ የትራንስፖርት ሚኒስቴር አስታወቀ፡፡ንቅናቄውን አስመልክቶ የትራንስፖርት ሚንስትር ወይዘሮ
    ዳግማዊት ሞገስ መግለጫ ሰጥተዋል።ንቅናቄው ዓመቱን ሙሉ የሚካሄድ መሆኑ የገለፁት ሚኒስትሯ የመንገድ ደህንነትን በማስጠበቅ የዜጎችን
    ህይወት ከአደጋ መታደግ ይገባል ብለዋል።ንቅናቄው ከጳጉሜ 1 ጀምሮ በተለያዩ መርሃ ግብሮች እንደሚጀምር የተናገሩት ወይዘሮ ዳግማዊት
    በንቅናቄው የግንዛቤ ማስጨበጫ መርሃ ግብሮች፣ የቁጥጥር እና ማስተማሪያ ተግባራት እና የተለያዩ ውይይቶች ይካሄዳሉ፡፡በዚህም
    የሲቪክ ማህበራት፣ የመገናኛ ብዙሃን እና የተለያዩ የህብረተሰብ ክፍሎች ይሳተፉበታል ነው የተባለው።በተጨማሪም ሚንስቴሩ በተለይ
    በትራፊክ አደጋ ህይወታቸው የሚያልፉ ዜጎችን ቁጥር በከፍተኛ መጠን ለመቀነስ በትኩረት እየተሰራ ነው ያለ ሲሆን በዚህም በ2010
    ዓ.ም በ10 ሺህ ተሽከርካሪ ይደርስ የነበረውን 54 የሞት ምጣኔ ፤በ2012 በ10 ሺህ ተሽከርካሪ ወደ 34 የሞት ምጣኔ ማውረድ
    ተችሏል።የትራንስፖርት ሚንስቴር በ2012 ዓ.ም “እንደርሳለን” በሚል መሪ ሃሳብ የመንገድ ደህንነት ንቅናቄ መካሄዱ ይታወሳል።በምስክር
    ስናፍቅ

    የዜና ሰዓት ሳይጠብቁ የፋና ብሮድካስቲንግ ኮርፖሬትን ትኩስ እና ሰበር ዜናዎችን በፍጥነት በአጭር የፅሁፍ መልዕክት መልክ በስልክዎ
    ላይ እንዲደርስዎ ወደ 8111 OK ብለው ይላኩ።'
  - ሃላፊው ባሳለፍነው ሳምንት መጨረሻ በኤርትራ ጦር ላይ የተወሰደውን አፀፋዊ እርምጃ አስመልክተው በሰጡት ጋዜጣዊ መግለጫ፥ እርምጃው
    የኤርትራ መንግስት የሚያደርጋቸውን ትንኮሳዎች ሊያስቆም ይችላል የሚል እምነት እንዳላቸውም ገልጸዋል።በዚህ አጸፋዊ እርምጃ የተፈለገው
    ውጤት መገኘቱን ጠቅሰው፥ በኢትዮ  ኤርትራ ድንበር አካባቢ ከዚህ በኋላ ለሚፈጠር ችግርም የኤርትራ መንግስት ተጠያቂ መሆኑን
    ነው አጽንኦት ሰጥተው የተናገሩት።የኤርትራ መንግስት ከዚህ በኋላ የሚያደርገውን ትንኮሳ ከቀጠለ፥ መንግስት የሚወስደውን ተመጣጣኝ
    እርምጃ እንደሚቀጥልም ገልጸዋል።ሃገራቱ ወደ ጦርነት የሚገቡበት እድል ስለመኖሩ ለቀረበላቸው ጥያቄም፥ ሁኔታዎች የኤርትራ መንግስት
    በሚያደርጋቸው እንቅስቃሴዎች ላይ የተመሰረቱ ናቸው ብለዋል።ከዚህ ባለፈ ግን ከደረሰበት ኪሳራ እና ካለበት ሁኔታ አንጻር፥ የኤርትራ
    መንግስት ወደ ጦርነት ሊገባ እንደማይችል አስረድተዋል።በአሁኑ ወቅት የኢፌዴሪ መከላከያ ሰራዊት የሚፈለገውን ግብ አሳክቶ ወደ
    ቦታው መመለሱንም ነው ያስረዱት።ከአል ሸባብ ጋር ተያይዞ በሰጡት መግለጫም፥ ቡድኑ በሶማሊያ የኢትዮጵያን የጦር ቤዝ ለመቆጣጠር
    ያደረገው ጥረት እንዳልተሳከለት እና ከፍተኛ ኪሳራ እንደደረሰበት ጠቅሰዋል።መሰል የአል ሸባብ ጥቃቶች በሰላም አስከባሪ ሃይሎች
    ላይ እንደሚፈጸሙ አንስተው፥ የኢፌዴሪ መከላከያ ሰራዊት በሌሎች ሃገራት ካገኘው ተሞክሮ በመነሳት በቡድኑ ላይ ጠንካራ አፀፋዊ
    እርምጃ መውሰዱን አውስተዋል።አቶ ጌታቸው መከላከያ ሰራዊቱ በአሁኑ ሰአት በመደበኛ የሰላም ማስከበር ተልዕኮው ይገኛልም ነው
    ያሉት። (ኤፍ  ሲ)
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
model-index:
- name: RoBERTa Amharic Text Embedding Medium
  results:
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 768
      type: dim_768
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.6929098635651979
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.8230820845448445
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.8564079624245136
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.8944307761127265
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.6929098635651979
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.27436069484828146
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.17128159248490268
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.08944307761127264
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.6929098635651979
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.8230820845448445
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.8564079624245136
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.8944307761127265
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.7964647533381711
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.7648087498624303
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.7685789914613572
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 256
      type: dim_256
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.6819503466785954
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.8098859315589354
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.8483560724670096
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.8881681950346678
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.6819503466785954
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.26996197718631176
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.1696712144934019
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.08881681950346677
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.6819503466785954
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.8098859315589354
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.8483560724670096
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.8881681950346678
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.787087216733676
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.7545150759923743
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.7585691166143437
      name: Cosine Map@100
---

# RoBERTa Amharic Text Embedding Medium

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [yosefw/roberta-base-am-embed](https://huggingface.co/yosefw/roberta-base-am-embed) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-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:** [yosefw/roberta-base-am-embed](https://huggingface.co/yosefw/roberta-base-am-embed) <!-- at revision 97c1c505e65ed1820f869bcbbd60a62ca968fa7c -->
- **Maximum Sequence Length:** 510 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - json
- **Language:** en
- **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': 510, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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("yosefw/roberta-amharic-embed-base")
# Run inference
sentences = [
    'አፀፋዊ እርምጃዉ ሻዕቢያ ለሚፈፅማቸው ጥፋቶች ቆም ብሎ እንዲያስብ የሚያደርግ መሆኑን ተገለጸ',
    'ሃላፊው ባሳለፍነው ሳምንት መጨረሻ በኤርትራ ጦር ላይ የተወሰደውን አፀፋዊ እርምጃ አስመልክተው በሰጡት ጋዜጣዊ መግለጫ፥ እርምጃው የኤርትራ መንግስት የሚያደርጋቸውን ትንኮሳዎች ሊያስቆም ይችላል የሚል እምነት እንዳላቸውም ገልጸዋል።በዚህ አጸፋዊ እርምጃ የተፈለገው ውጤት መገኘቱን ጠቅሰው፥ በኢትዮ – ኤርትራ ድንበር አካባቢ ከዚህ በኋላ ለሚፈጠር ችግርም የኤርትራ መንግስት ተጠያቂ መሆኑን ነው አጽንኦት ሰጥተው የተናገሩት።የኤርትራ መንግስት ከዚህ በኋላ የሚያደርገውን ትንኮሳ ከቀጠለ፥ መንግስት የሚወስደውን ተመጣጣኝ እርምጃ እንደሚቀጥልም ገልጸዋል።ሃገራቱ ወደ ጦርነት የሚገቡበት እድል ስለመኖሩ ለቀረበላቸው ጥያቄም፥ ሁኔታዎች የኤርትራ መንግስት በሚያደርጋቸው እንቅስቃሴዎች ላይ የተመሰረቱ ናቸው ብለዋል።ከዚህ ባለፈ ግን ከደረሰበት ኪሳራ እና ካለበት ሁኔታ አንጻር፥ የኤርትራ መንግስት ወደ ጦርነት ሊገባ እንደማይችል አስረድተዋል።በአሁኑ ወቅት የኢፌዴሪ መከላከያ ሰራዊት የሚፈለገውን ግብ አሳክቶ ወደ ቦታው መመለሱንም ነው ያስረዱት።ከአል ሸባብ ጋር ተያይዞ በሰጡት መግለጫም፥ ቡድኑ በሶማሊያ የኢትዮጵያን የጦር ቤዝ ለመቆጣጠር ያደረገው ጥረት እንዳልተሳከለት እና ከፍተኛ ኪሳራ እንደደረሰበት ጠቅሰዋል።መሰል የአል ሸባብ ጥቃቶች በሰላም አስከባሪ ሃይሎች ላይ እንደሚፈጸሙ አንስተው፥ የኢፌዴሪ መከላከያ ሰራዊት በሌሎች ሃገራት ካገኘው ተሞክሮ በመነሳት በቡድኑ ላይ ጠንካራ አፀፋዊ እርምጃ መውሰዱን አውስተዋል።አቶ ጌታቸው መከላከያ ሰራዊቱ በአሁኑ ሰአት በመደበኛ የሰላም ማስከበር ተልዕኮው ይገኛልም ነው ያሉት። (ኤፍ ቢ ሲ)',
    'በቅርቡ ኦፌኮን የተቀላቀሉት ጃዋር መሃመድ የፌደራል ፖሊስ ሲያደርግላቸው የነበረውን ጥበቃ ከ እሁድ ጥር 17/2012 ጀምሮ ማንሳቱን የኦሮሚያ ብሮድካስት ኮርፖሬሽን አስታወቀ፡፡ኦቢኤን በምሽት ሁለት ሰአት ዜናው ላይ አንዳስነበበው መንግስት ለማንኛውም ተፎካካሪ ፓርቲ አመራርም ሆነ አባል የግል ጥበቃ ስለማያደርግ እና አሰራሩም ስለማይፈቅድ ጥበቃዎቹ እንደተነሱ ፌደረላ ፖሊስ አስታውቋል፡፡አዲስ ማለዳም ባደረገችው ማጣራት ጃዋር ጠባቂዎቻቸው ወደ መደበኛ ስራቸው እንዲመለሱ እንዲያደርጉ የፌደራል ፖሊስ የወንጀል መከላከል ዘርፍ በፃፈው ደብዳቤ ማስታወቁን አረጋግጣለች፡፡አዲስ ማለዳ ወደ ጃዋር መሃመድ በተደጋጋሚ የስልክ ጥሪ ብታደርግም ለግዜው አስተያየት ከመስጠት ተቆጥበዋል፡፡',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# 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

#### Information Retrieval

* Datasets: `dim_768` and `dim_256`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | dim_768    | dim_256    |
|:--------------------|:-----------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.6929     | 0.682      |
| cosine_accuracy@3   | 0.8231     | 0.8099     |
| cosine_accuracy@5   | 0.8564     | 0.8484     |
| cosine_accuracy@10  | 0.8944     | 0.8882     |
| cosine_precision@1  | 0.6929     | 0.682      |
| cosine_precision@3  | 0.2744     | 0.27       |
| cosine_precision@5  | 0.1713     | 0.1697     |
| cosine_precision@10 | 0.0894     | 0.0888     |
| cosine_recall@1     | 0.6929     | 0.682      |
| cosine_recall@3     | 0.8231     | 0.8099     |
| cosine_recall@5     | 0.8564     | 0.8484     |
| cosine_recall@10    | 0.8944     | 0.8882     |
| **cosine_ndcg@10**  | **0.7965** | **0.7871** |
| cosine_mrr@10       | 0.7648     | 0.7545     |
| cosine_map@100      | 0.7686     | 0.7586     |

<!--
## 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

#### json

* Dataset: json
* Size: 40,237 training samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                             |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 14.57 tokens</li><li>max: 37 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 47 tokens</li><li>mean: 295.23 tokens</li><li>max: 510 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                  | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
  |:--------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>በጠበቃ የመወከል መብቱ አልተከበረም የተባለ ፍርደኛ ውሳኔ ተቀለበሰ</code> | <code>የፌዴራል ከፍተኛው ፍርድ ቤት በአንድ ተከሳሽ ላይ መጋቢት 13 ቀን 2008 ዓ.ም. በዕድሜ ልክ ጽኑ እስራት እንዲቀጣ የሰጠውን ፍርድ፣ በጠበቃ የመወከል መብቱ አልተከበረም በማለት የፌዴራል ጠቅላይ ፍርድ ቤት ይግባኝ ሰሚ ችሎት ታኅሳስ 14 ቀን 2009 ዓ.ም. ውድቅ አደረገው፡፡የፌዴራል ዓቃቤ ሕግ ወርቁ ከበደ ካሳ የተባለ ግለሰብ የወንጀል ሕግ አንቀጽ 32(1ሀ) እና 539(1ሀ) ሥር የተደነገገውን በመተላለፍ፣ ከባድ የግፍ አገዳደል በመጠቀም ሰው መግደሉን በመጥቀስ ለከፍተኛ ፍርድ ቤት ክስ ያቀርባል፡፡ ከፍተኛው ፍርድ ቤት የዓቃቤ ሕግ አንድ ምስክርን በመስማትና ተከሳሽ በአግባቡ ሊከላከል እንዳልቻለ በመግለጽ፣ በዕድሜ ልክ ጽኑ እስራት እንዲቀጣ ፍርድ መስጠቱን የጠቅላይ ፍርድ ቤት ውሳኔ ያስረዳል፡፡ፍርደኛው ለጠቅላይ ፍርድ ቤት ባቀረበው የይግባኝ አቤቱታ እንደገለጸው፣ ዓቃቤ ሕግ በሥር ፍርድ ቤት ያቀረበው ምስክሮች የሚመሰክሩበት ጭብጥና ያቀረባቸው ምስክሮች በሌላ ተከሳሽ ላይ የሚያስረዱ መሆኑ ተረጋግጧል፡፡ ሌላኛው ተከሳሽም ወንጀሉን መፈጸሙን መርቶ አሳይቷል፡፡ ሒደቱ ይህንን የሚያስረዳ ቢሆንም፣ ፍርድ ቤቱ ይግባኝ ባይን ጥፋተኛ በማለት ቅጣቱን እንደጣለበት አስረድቷል፡፡ በተጨማሪም ጥፋተኛ ሲባል ያቀረበው የቅጣት ማቅለያ እንዳልተያዘለት፣ ቅጣቱ በቅጣት ማንዋሉ መሠረት ሲሰላ ስህተት እንደተፈጸመና አቅም እንደሌለው እየታወቀ ተከላካይ ጠበቃ ሊቆምለት ሲገባ እንዳልቆመለት አስረድቷል፡፡ በሥር ፍርድ ቤት በሰነድ ማስረጃነት የቀረበበት በቀዳሚ ምርመራ አድራጊ ፍርድ ቤት የተሰጠ የምስክር ቃል ሲሆን፣ እሱ የሕግ ዕውቀት የሌለውና የተከሰሰበትም ድንጋጌ ከባድ መሆኑ እየታወቀ፣ ያለ ተከላካይ ጠበቃ መታየቱ ተገቢ አለመሆኑንና ሕገ መንግሥታዊ መብቱ ያልተጠበቀለት መሆኑን አስረድ...</code> |
  | <code>የሱዳን ጦር እና የቀድሞ የደህንነት ሃይሎች ተጋጩ</code>            | <code>አዲስ አበባ፣ ጥር 6፣ 2012 (ኤፍ.ቢ.ሲ) የሱዳን ጦር እና የሱዳን የቀድሞው ፕሬዚዳንት ኦማር ሃሰን አልበሽር ታማኝ ናቸው የተባሉ የደህንነት ሃይሎች ተጋጩ።የቀድሞ የደህንነት አካላት በሰሜናዊ ካርቱም ከባድ መሳሪያዎችን መተኮሳቸውን ነዋሪዎች ተናግረዋል።ከዚህ ባለፈም ከአውሮፕላን ማረፊያው አቅራቢያ የሚገኝን የደህንነት መስሪያ ቤት ህንጻም ተቆጣጥረዋል ተብሏል።የሱዳን ወታደራዊ ምንጮች ደግሞ የመንግሥት ወታደሮች በተቀናቃኞቻቸው የተያዙትን ህንጻዎች መልሰው መቆጣጠራቸውን ገልጸዋል።በተኩስ ልውውጡ አምስት ሰዎች መቁሰላቸውም ነው የተነገረው።የሱዳን ሉዓላዊ ምክር ቤት የቀድሞ የደህንነት ሰዎች በሃገሪቱ መረጋጋት እንዳይሰፍን እያደረጉ ነው በሚል ይወነጅላቸዋል።አሁን ላይ በሃገሪቱ ለሚስተዋለው አመጽና አለመረጋጋትም የቀድሞው የደህንነት ሃላፊ ሳላህ ጎሽ አስተዋጽኦ አድርገዋልም ነው ያለው።የሉዓላዊ ምክር ቤቱ ከፍተኛ የስራ ሃላፊ የሆኑት ጀኔራል ሞሃመድ ሃምዳን ዳጋሎ፥ ድርጊቱን እንደማይታገሱ ተናግረዋል።አሁን ላይ በሃገሪቱ እየታየ ያለው ሰላምና መረጋጋት የሃገሪቱ የቀድሞ ፕሬዚዳንት ኦማር ሃሰን አልበሽር ከስልጣን ከወረዱ በኋላ የተካሄደውን ማሻሻያ ሲቃወሙ በነበሩ አካላት ፈተና ሊገጥመው ይችላል የሚል ስጋትም አጭሯል።ከዚህ ቀደም የተካሄዱ ተቃውሞዎችን ሲመሩ የነበሩ አካላት መሰል ኃላፊነት የጎደላቸው ተግባራት እንዲቆሙ ጥሪ አቅርበዋል።ምንጭ፦ ቢ.ቢ.ሲ</code>                                                                                                                                                                                                                  |
  | <code> የ2018 ኦስካር ዕጩዎች ይፋ ተደርገዋል </code>                | <code>ለ90ኛ ጊዜ የሚካሄደው የ2018 የኦስካር ሽልማት ዕጩዎች ዝርዝር ከሰሞኑ ይፋ የተደረገ ሲሆን፣ 13 ጊዜ ለሽልማት የታጨው ዘ ሼፕ ኦፍ ዋተር፣ በአመቱ በብዛት በመታጨት ቀዳሚነቱን የያዘ ፊልም ሆኗል፡፡የሮማንቲክ ሳይንስ ፊክሽን ዘውግ ያለው ዘ ሼፕ ኦፍ ዋተር፣ በዘንድሮው የኦስካር ሽልማት በብዛት በመታጨት ታሪክ ቢሰራም፣ በኦስካር ታሪክ 14 ጊዜ በመታጨት ክብረወሰኑን ከያዙት ታይታኒክ፣ ኦል አባውት ኢቭ እና ላላ ላንድ ተርታ በመሰለፍ ሌላ ታሪክ መስራቱ ለጥቂት ሳይሳካለት ቀርቷል፡፡በ24 የተለያዩ ዘርፎች ዕጩዎች በቀረቡበት በዘንድሮው ኦስካር፣ በብዛት በመታጨት የሚመራው በስምንት ዘርፎች የታጨው ዳንኪርክ ሲሆን፣ ስሪ ቢልቦርድስ አውትሳይድ ኢቢንግ ሚሱሪ በ7፣ ፋንተም ትሬድ በ6 ይከተላሉ፡፡ የ22 አመቱ የፊልም ተዋናይ ቲሞቲ ቻላሜት፣ በኦስካር ታሪክ በለጋ እድሜው ለምርጥ ወንድ ተዋናይነት በመታጨት የሶስተኛነት ደረጃን መያዙን ያስታወቀው ተቋሙ፣ ሁለቱን ደረጃዎች የያዙት ጃኪ ኩፐር የተባለው የ9 አመት ታዳጊና ሚኪ ሩኒ የተባለው የ19 ወጣት መሆናቸውን አስታውሷል፡፡ ኦል ዘ መኒ ኢን ዘወርልድ በሚለው ፊልሙ በምርጥ ረዳት ተዋናይ ዘርፍ ለሽልማት የታጨው የ88 አመቱ የፊልም ተዋናይ ክሪስቶፈር ፕላመር፣ ረጅም እድሜ የገፋ የኦስካር ዕጩ በመሆን በታሪክ ተመዝግቧል፡፡በብዛት በታጨው ዘ ሼፕ ኦፍ ዋተር ላይ የምትተውነው ኦክታቪያ ስፔንሰር፣ ለሶስት ጊዜ ለኦስካር ሽልማት በመታጨት ቀዳሚዋ ጥቁር ሴት ተዋናይት የሚለውን ማዕረግ ከቪዮላ ዳቪስ ጋር ተጋርታለች፡፡ ዴንዘል ዋሽንግተን በበኩሉ፤ ስምንት ጊዜ በመታጨት ቀዳሚው ጥቁር የፊልም ተዋናይ በመሆን ታሪክ ሰርቷል፡፡ ሁለቱም ጥቁር ተዋንያን በብዛት በመታጨት ብቻ ሳይሆን፣ በተከታታይ አመታት ለዕጩነት በመቅረብም ታሪክ መስረታቸው...</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768,
          256
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `learning_rate`: 4e-05
- `num_train_epochs`: 4
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `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`: 4e-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`: cosine
- `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_fused
- `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
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch   | Step     | Training Loss | dim_768_cosine_ndcg@10 | dim_256_cosine_ndcg@10 |
|:-------:|:--------:|:-------------:|:----------------------:|:----------------------:|
| 0.0159  | 10       | 5.3948        | -                      | -                      |
| 0.0318  | 20       | 4.295         | -                      | -                      |
| 0.0477  | 30       | 2.7454        | -                      | -                      |
| 0.0636  | 40       | 1.455         | -                      | -                      |
| 0.0795  | 50       | 0.9021        | -                      | -                      |
| 0.0954  | 60       | 0.7387        | -                      | -                      |
| 0.1113  | 70       | 0.5439        | -                      | -                      |
| 0.1272  | 80       | 0.5259        | -                      | -                      |
| 0.1431  | 90       | 0.4271        | -                      | -                      |
| 0.1590  | 100      | 0.3868        | -                      | -                      |
| 0.1749  | 110      | 0.3815        | -                      | -                      |
| 0.1908  | 120      | 0.3284        | -                      | -                      |
| 0.2067  | 130      | 0.2866        | -                      | -                      |
| 0.2226  | 140      | 0.3329        | -                      | -                      |
| 0.2385  | 150      | 0.3052        | -                      | -                      |
| 0.2544  | 160      | 0.3107        | -                      | -                      |
| 0.2703  | 170      | 0.3236        | -                      | -                      |
| 0.2862  | 180      | 0.3185        | -                      | -                      |
| 0.3021  | 190      | 0.2564        | -                      | -                      |
| 0.3180  | 200      | 0.2927        | -                      | -                      |
| 0.3339  | 210      | 0.2404        | -                      | -                      |
| 0.3498  | 220      | 0.2847        | -                      | -                      |
| 0.3657  | 230      | 0.2355        | -                      | -                      |
| 0.3816  | 240      | 0.2852        | -                      | -                      |
| 0.3975  | 250      | 0.2981        | -                      | -                      |
| 0.4134  | 260      | 0.2617        | -                      | -                      |
| 0.4293  | 270      | 0.2528        | -                      | -                      |
| 0.4452  | 280      | 0.2394        | -                      | -                      |
| 0.4610  | 290      | 0.2404        | -                      | -                      |
| 0.4769  | 300      | 0.3225        | -                      | -                      |
| 0.4928  | 310      | 0.2278        | -                      | -                      |
| 0.5087  | 320      | 0.2332        | -                      | -                      |
| 0.5246  | 330      | 0.2973        | -                      | -                      |
| 0.5405  | 340      | 0.2005        | -                      | -                      |
| 0.5564  | 350      | 0.2949        | -                      | -                      |
| 0.5723  | 360      | 0.2743        | -                      | -                      |
| 0.5882  | 370      | 0.1886        | -                      | -                      |
| 0.6041  | 380      | 0.2491        | -                      | -                      |
| 0.6200  | 390      | 0.2303        | -                      | -                      |
| 0.6359  | 400      | 0.1426        | -                      | -                      |
| 0.6518  | 410      | 0.2039        | -                      | -                      |
| 0.6677  | 420      | 0.1995        | -                      | -                      |
| 0.6836  | 430      | 0.131         | -                      | -                      |
| 0.6995  | 440      | 0.1744        | -                      | -                      |
| 0.7154  | 450      | 0.1891        | -                      | -                      |
| 0.7313  | 460      | 0.1883        | -                      | -                      |
| 0.7472  | 470      | 0.2624        | -                      | -                      |
| 0.7631  | 480      | 0.1986        | -                      | -                      |
| 0.7790  | 490      | 0.2006        | -                      | -                      |
| 0.7949  | 500      | 0.2297        | -                      | -                      |
| 0.8108  | 510      | 0.1576        | -                      | -                      |
| 0.8267  | 520      | 0.1551        | -                      | -                      |
| 0.8426  | 530      | 0.1732        | -                      | -                      |
| 0.8585  | 540      | 0.1698        | -                      | -                      |
| 0.8744  | 550      | 0.1169        | -                      | -                      |
| 0.8903  | 560      | 0.1711        | -                      | -                      |
| 0.9062  | 570      | 0.1687        | -                      | -                      |
| 0.9221  | 580      | 0.1842        | -                      | -                      |
| 0.9380  | 590      | 0.1776        | -                      | -                      |
| 0.9539  | 600      | 0.1577        | -                      | -                      |
| 0.9698  | 610      | 0.2105        | -                      | -                      |
| 0.9857  | 620      | 0.2254        | -                      | -                      |
| 1.0     | 629      | -             | 0.7361                 | 0.7234                 |
| 1.0016  | 630      | 0.2016        | -                      | -                      |
| 1.0175  | 640      | 0.1002        | -                      | -                      |
| 1.0334  | 650      | 0.1702        | -                      | -                      |
| 1.0493  | 660      | 0.0956        | -                      | -                      |
| 1.0652  | 670      | 0.1105        | -                      | -                      |
| 1.0811  | 680      | 0.1065        | -                      | -                      |
| 1.0970  | 690      | 0.1081        | -                      | -                      |
| 1.1129  | 700      | 0.0763        | -                      | -                      |
| 1.1288  | 710      | 0.1071        | -                      | -                      |
| 1.1447  | 720      | 0.0976        | -                      | -                      |
| 1.1606  | 730      | 0.0736        | -                      | -                      |
| 1.1765  | 740      | 0.0914        | -                      | -                      |
| 1.1924  | 750      | 0.0877        | -                      | -                      |
| 1.2083  | 760      | 0.0595        | -                      | -                      |
| 1.2242  | 770      | 0.0967        | -                      | -                      |
| 1.2401  | 780      | 0.0901        | -                      | -                      |
| 1.2560  | 790      | 0.1052        | -                      | -                      |
| 1.2719  | 800      | 0.109         | -                      | -                      |
| 1.2878  | 810      | 0.0954        | -                      | -                      |
| 1.3037  | 820      | 0.0917        | -                      | -                      |
| 1.3196  | 830      | 0.1052        | -                      | -                      |
| 1.3355  | 840      | 0.0905        | -                      | -                      |
| 1.3514  | 850      | 0.0743        | -                      | -                      |
| 1.3672  | 860      | 0.087         | -                      | -                      |
| 1.3831  | 870      | 0.1757        | -                      | -                      |
| 1.3990  | 880      | 0.0661        | -                      | -                      |
| 1.4149  | 890      | 0.1133        | -                      | -                      |
| 1.4308  | 900      | 0.0874        | -                      | -                      |
| 1.4467  | 910      | 0.0976        | -                      | -                      |
| 1.4626  | 920      | 0.0659        | -                      | -                      |
| 1.4785  | 930      | 0.1194        | -                      | -                      |
| 1.4944  | 940      | 0.0924        | -                      | -                      |
| 1.5103  | 950      | 0.0654        | -                      | -                      |
| 1.5262  | 960      | 0.0727        | -                      | -                      |
| 1.5421  | 970      | 0.0913        | -                      | -                      |
| 1.5580  | 980      | 0.0683        | -                      | -                      |
| 1.5739  | 990      | 0.0934        | -                      | -                      |
| 1.5898  | 1000     | 0.0578        | -                      | -                      |
| 1.6057  | 1010     | 0.0617        | -                      | -                      |
| 1.6216  | 1020     | 0.0918        | -                      | -                      |
| 1.6375  | 1030     | 0.0673        | -                      | -                      |
| 1.6534  | 1040     | 0.0546        | -                      | -                      |
| 1.6693  | 1050     | 0.092         | -                      | -                      |
| 1.6852  | 1060     | 0.0772        | -                      | -                      |
| 1.7011  | 1070     | 0.0849        | -                      | -                      |
| 1.7170  | 1080     | 0.1058        | -                      | -                      |
| 1.7329  | 1090     | 0.0773        | -                      | -                      |
| 1.7488  | 1100     | 0.0478        | -                      | -                      |
| 1.7647  | 1110     | 0.0839        | -                      | -                      |
| 1.7806  | 1120     | 0.0376        | -                      | -                      |
| 1.7965  | 1130     | 0.0816        | -                      | -                      |
| 1.8124  | 1140     | 0.0652        | -                      | -                      |
| 1.8283  | 1150     | 0.0583        | -                      | -                      |
| 1.8442  | 1160     | 0.1167        | -                      | -                      |
| 1.8601  | 1170     | 0.1016        | -                      | -                      |
| 1.8760  | 1180     | 0.0709        | -                      | -                      |
| 1.8919  | 1190     | 0.0579        | -                      | -                      |
| 1.9078  | 1200     | 0.0625        | -                      | -                      |
| 1.9237  | 1210     | 0.0658        | -                      | -                      |
| 1.9396  | 1220     | 0.0868        | -                      | -                      |
| 1.9555  | 1230     | 0.0938        | -                      | -                      |
| 1.9714  | 1240     | 0.0819        | -                      | -                      |
| 1.9873  | 1250     | 0.0731        | -                      | -                      |
| 2.0     | 1258     | -             | 0.7672                 | 0.7548                 |
| 2.0032  | 1260     | 0.1169        | -                      | -                      |
| 2.0191  | 1270     | 0.0719        | -                      | -                      |
| 2.0350  | 1280     | 0.0453        | -                      | -                      |
| 2.0509  | 1290     | 0.0283        | -                      | -                      |
| 2.0668  | 1300     | 0.0306        | -                      | -                      |
| 2.0827  | 1310     | 0.0308        | -                      | -                      |
| 2.0986  | 1320     | 0.0312        | -                      | -                      |
| 2.1145  | 1330     | 0.0434        | -                      | -                      |
| 2.1304  | 1340     | 0.0327        | -                      | -                      |
| 2.1463  | 1350     | 0.0283        | -                      | -                      |
| 2.1622  | 1360     | 0.04          | -                      | -                      |
| 2.1781  | 1370     | 0.0518        | -                      | -                      |
| 2.1940  | 1380     | 0.0452        | -                      | -                      |
| 2.2099  | 1390     | 0.0455        | -                      | -                      |
| 2.2258  | 1400     | 0.033         | -                      | -                      |
| 2.2417  | 1410     | 0.028         | -                      | -                      |
| 2.2576  | 1420     | 0.0345        | -                      | -                      |
| 2.2734  | 1430     | 0.0408        | -                      | -                      |
| 2.2893  | 1440     | 0.0416        | -                      | -                      |
| 2.3052  | 1450     | 0.0289        | -                      | -                      |
| 2.3211  | 1460     | 0.0304        | -                      | -                      |
| 2.3370  | 1470     | 0.0536        | -                      | -                      |
| 2.3529  | 1480     | 0.0537        | -                      | -                      |
| 2.3688  | 1490     | 0.0233        | -                      | -                      |
| 2.3847  | 1500     | 0.0418        | -                      | -                      |
| 2.4006  | 1510     | 0.0415        | -                      | -                      |
| 2.4165  | 1520     | 0.0238        | -                      | -                      |
| 2.4324  | 1530     | 0.0447        | -                      | -                      |
| 2.4483  | 1540     | 0.042         | -                      | -                      |
| 2.4642  | 1550     | 0.0339        | -                      | -                      |
| 2.4801  | 1560     | 0.0242        | -                      | -                      |
| 2.4960  | 1570     | 0.0351        | -                      | -                      |
| 2.5119  | 1580     | 0.0387        | -                      | -                      |
| 2.5278  | 1590     | 0.0378        | -                      | -                      |
| 2.5437  | 1600     | 0.0275        | -                      | -                      |
| 2.5596  | 1610     | 0.0389        | -                      | -                      |
| 2.5755  | 1620     | 0.028         | -                      | -                      |
| 2.5914  | 1630     | 0.0302        | -                      | -                      |
| 2.6073  | 1640     | 0.0441        | -                      | -                      |
| 2.6232  | 1650     | 0.0574        | -                      | -                      |
| 2.6391  | 1660     | 0.0326        | -                      | -                      |
| 2.6550  | 1670     | 0.0309        | -                      | -                      |
| 2.6709  | 1680     | 0.0429        | -                      | -                      |
| 2.6868  | 1690     | 0.0304        | -                      | -                      |
| 2.7027  | 1700     | 0.0414        | -                      | -                      |
| 2.7186  | 1710     | 0.0303        | -                      | -                      |
| 2.7345  | 1720     | 0.0288        | -                      | -                      |
| 2.7504  | 1730     | 0.0315        | -                      | -                      |
| 2.7663  | 1740     | 0.0268        | -                      | -                      |
| 2.7822  | 1750     | 0.029         | -                      | -                      |
| 2.7981  | 1760     | 0.0292        | -                      | -                      |
| 2.8140  | 1770     | 0.0527        | -                      | -                      |
| 2.8299  | 1780     | 0.0443        | -                      | -                      |
| 2.8458  | 1790     | 0.0412        | -                      | -                      |
| 2.8617  | 1800     | 0.0369        | -                      | -                      |
| 2.8776  | 1810     | 0.0314        | -                      | -                      |
| 2.8935  | 1820     | 0.0281        | -                      | -                      |
| 2.9094  | 1830     | 0.0215        | -                      | -                      |
| 2.9253  | 1840     | 0.0291        | -                      | -                      |
| 2.9412  | 1850     | 0.0224        | -                      | -                      |
| 2.9571  | 1860     | 0.0321        | -                      | -                      |
| 2.9730  | 1870     | 0.0171        | -                      | -                      |
| 2.9889  | 1880     | 0.0302        | -                      | -                      |
| 3.0     | 1887     | -             | 0.7911                 | 0.7827                 |
| 3.0048  | 1890     | 0.0237        | -                      | -                      |
| 3.0207  | 1900     | 0.0288        | -                      | -                      |
| 3.0366  | 1910     | 0.0242        | -                      | -                      |
| 3.0525  | 1920     | 0.0282        | -                      | -                      |
| 3.0684  | 1930     | 0.0331        | -                      | -                      |
| 3.0843  | 1940     | 0.0302        | -                      | -                      |
| 3.1002  | 1950     | 0.0312        | -                      | -                      |
| 3.1161  | 1960     | 0.0211        | -                      | -                      |
| 3.1320  | 1970     | 0.0201        | -                      | -                      |
| 3.1479  | 1980     | 0.0341        | -                      | -                      |
| 3.1638  | 1990     | 0.0171        | -                      | -                      |
| 3.1797  | 2000     | 0.0251        | -                      | -                      |
| 3.1955  | 2010     | 0.0182        | -                      | -                      |
| 3.2114  | 2020     | 0.0343        | -                      | -                      |
| 3.2273  | 2030     | 0.0205        | -                      | -                      |
| 3.2432  | 2040     | 0.0243        | -                      | -                      |
| 3.2591  | 2050     | 0.0294        | -                      | -                      |
| 3.2750  | 2060     | 0.021         | -                      | -                      |
| 3.2909  | 2070     | 0.0186        | -                      | -                      |
| 3.3068  | 2080     | 0.027         | -                      | -                      |
| 3.3227  | 2090     | 0.0109        | -                      | -                      |
| 3.3386  | 2100     | 0.0296        | -                      | -                      |
| 3.3545  | 2110     | 0.0201        | -                      | -                      |
| 3.3704  | 2120     | 0.0218        | -                      | -                      |
| 3.3863  | 2130     | 0.0171        | -                      | -                      |
| 3.4022  | 2140     | 0.0261        | -                      | -                      |
| 3.4181  | 2150     | 0.0239        | -                      | -                      |
| 3.4340  | 2160     | 0.0216        | -                      | -                      |
| 3.4499  | 2170     | 0.0278        | -                      | -                      |
| 3.4658  | 2180     | 0.0188        | -                      | -                      |
| 3.4817  | 2190     | 0.0254        | -                      | -                      |
| 3.4976  | 2200     | 0.0396        | -                      | -                      |
| 3.5135  | 2210     | 0.0148        | -                      | -                      |
| 3.5294  | 2220     | 0.0218        | -                      | -                      |
| 3.5453  | 2230     | 0.0163        | -                      | -                      |
| 3.5612  | 2240     | 0.0272        | -                      | -                      |
| 3.5771  | 2250     | 0.0264        | -                      | -                      |
| 3.5930  | 2260     | 0.0156        | -                      | -                      |
| 3.6089  | 2270     | 0.0245        | -                      | -                      |
| 3.6248  | 2280     | 0.0229        | -                      | -                      |
| 3.6407  | 2290     | 0.0192        | -                      | -                      |
| 3.6566  | 2300     | 0.0471        | -                      | -                      |
| 3.6725  | 2310     | 0.0137        | -                      | -                      |
| 3.6884  | 2320     | 0.0289        | -                      | -                      |
| 3.7043  | 2330     | 0.0272        | -                      | -                      |
| 3.7202  | 2340     | 0.0141        | -                      | -                      |
| 3.7361  | 2350     | 0.0235        | -                      | -                      |
| 3.7520  | 2360     | 0.0252        | -                      | -                      |
| 3.7679  | 2370     | 0.0151        | -                      | -                      |
| 3.7838  | 2380     | 0.0267        | -                      | -                      |
| 3.7997  | 2390     | 0.0158        | -                      | -                      |
| 3.8156  | 2400     | 0.0254        | -                      | -                      |
| 3.8315  | 2410     | 0.0146        | -                      | -                      |
| 3.8474  | 2420     | 0.0106        | -                      | -                      |
| 3.8633  | 2430     | 0.0207        | -                      | -                      |
| 3.8792  | 2440     | 0.0125        | -                      | -                      |
| 3.8951  | 2450     | 0.0202        | -                      | -                      |
| 3.9110  | 2460     | 0.026         | -                      | -                      |
| 3.9269  | 2470     | 0.0148        | -                      | -                      |
| 3.9428  | 2480     | 0.0284        | -                      | -                      |
| 3.9587  | 2490     | 0.0248        | -                      | -                      |
| 3.9746  | 2500     | 0.0243        | -                      | -                      |
| 3.9905  | 2510     | 0.0274        | -                      | -                      |
| **4.0** | **2516** | **-**         | **0.7965**             | **0.7871**             |

* The bold row denotes the saved checkpoint.
</details>

### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.48.3
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.3.0
- Datasets: 3.3.0
- 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",
}
```

#### MatryoshkaLoss
```bibtex
@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}
```

#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```

<!--
## 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.*
-->