README.md

---
language:
- multilingual
license: apache-2.0
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- dense
- generated_from_trainer
- dataset_size:73994
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
base_model: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
widget:
- source_sentence: According to which school of thought does the contract become valid
    if it specifies planting and sowing but does not mention the quantity?
  sentences:
  - المدة، وليس من مقتضيات العقد، فهو شرط فاسد عند الحنفية تفسد به الإجارة عندهم،
    لكن المالكية أجازوا اشتراط أن يسمدها بنوع معين وقدر معين من السماد؛ لأنه منفعة
    تبقى في الأرض، فهو جزء من الأجرة(). \n\nأما إذا شرط عليه أن يزرع بنفسه فقط، أو
    أن يزرع قمحا فقط، فإنه شرط مخالف لمقتضى العقد، ولا يلزم الوفاء به، فله أن يزرع
    بنفسه وبغيره، وله أن يزرع قمحا أو ما هو مثله أو أقل منه ضررا بالأرض، لا ما هو
    أكثر. وعللوا ذلك بأنه شرط لا يؤثر في حق المؤجر، فألغي، وبقي العقد على مقتضاه.
    وفي وجه عند الشافعية أن الإجارة تبطل؛ لأنه شرط فيها ما ينافي موجبها. وفي وجه آخر
    أن الإجارة جائزة والشرط
  - 'شيئا من ذلك فقيل: يجبر على القلع؛ لأن العقد على مدة، وقد انقضت. وقيل: لا يجبر؛
    لأن الزرع معلوم. ولزمه أجر المثل للزائد. \n\nوإن كان الزرع غير معين، فإن كان بتفريط
    منه، فللمكتري أن يجبره على قلعه؛ لأنه لم يعقد إلا على المدة. وإن كان لعذر، فقيل:
    يجبر أيضا. وقيل: لا يجبر. وهو الصحيح؛ لأنه تأخر من غير تفريط منه. وعليه المسمى
    إلى نهاية المدة، وأجرة المثل لما زاد(). \n\nوفي الغراس قالوا: إنه يجوز اشتراط
    التبقية؛ لأن العقد يقتضيه. وإن شرط عليه القلع أخذ بالشرط، ولا يلزمه تسوية الأرض.
    وإن أطلق لم يلزمه القلع، إذ العادة في الغراس التبقية إلى أن يجف ويستقلع. وإن اختار
    القلع وكان قبل'
  - 'نوع ما يزرع أو يغرس، وإلا فسد العقد؛ لأن الأرض تستأجر للزراعة وغيرها، وما يزرع
    فيها، منه ما يضر بالأرض وما لا يضر، فلم يكن المعقود عليه معلوما. ولذا وجب البيان،
    أو يجعل له أن ينتفع بها ما شاء. وحكي عن ابن سريج أيضا أنه قال: لا يصح حتى يبين
    الزرع؛ لأن ضرره يختلف(). \n\nوقال الحنفية: إن زرعها مع ذلك الفساد ومضى الأجل،
    فللمؤجر المسمى، استحسانا، وفي القياس لا يجوز، وهو قول زفر؛ لأن العقد وقع فاسدا،
    فلا ينقلب جائزا. \n\nووجه الاستحسان أن الجهالة ارتفعت قبل تمام العقد(). \n\nأحكام
    إجارة الأرض الزراعية: \n\nالتزامات المؤجر: \n\n87 - يجب تسليم الأرض خالية إلى
    المستأجر. فإن استأجر أرضا'
  - '90 - إذا كانت الإجارة على مدة، وانقضت المدة، انقضت الإجارة اتفاقا. ويبقى الزرع
    في الأرض إذا كان لم يحن حصاده. وعليه الأجر المسمى عن المدة، زائدا أجر المثل عن
    المدة الزائدة. \n\nولفقهاء المذاهب بعض تفصيلات في ذلك، وفيما إذا كانت الأرض استأجرها
    للغراس لا للزرع: \n\nفقال الحنفية: إذا استأجرها ليغرس بها شجرا وانقضت المدة، لزمه
    أن يقلع الشجر ويسلم الأرض فارغة. وقيل: يتركها بأجر المثل، إلا أن يختار صاحب الأرض
    أن يغرم قيمة ذلك مقلوعا إن كان في قلعها ضرر فاحش بالأرض. وإلا قلعها من غير ضمان
    النقص له. لأن تقدير المدة في الإجارة يقتضي التفريغ عند انقضائها، كما لو استأجرها
    للزرع().'
  - 'يضر بالأرض. \n\nأما إذا قال له: آجرتكها لتزرعها أو تغرسها، فإنه لا يصح؛ لأنه
    لم يعين أحدهما، فوجدت جهالة. \n\nوإذا قال له: آجرتك لتزرعها وتغرسها، صح العقد
    عند الحنابلة، وله أن يزرعها كلها ما شاء، أو أن يغرسها كلها ما شاء. وفي قول عند
    الشافعية: يصح، وله أن يزرع النصف، ويغرس النصف؛ لأن الجمع يقتضي التسوية. وفي القول
    الثاني: لا يصح؛ لأنه لم يبين المقدار من كل واحد منها. \n\nأما إن أطلق، وقال: آجرتك
    لتنتفع بها ما شئت، فله الزرع والغرس والبناء عند الحنابلة، للإطلاق. وللشافعية في
    الأرض التي لا ماء لها، ولم يذكر أنه يكتريها للزراعة، وجهان: \n\nأحدهما: لا يصح،
    لأن الأرض عادة تكترى'
- source_sentence: How does the concept of "تقييد" manifest in various contexts according
    to Islamic jurisprudence, particularly in discussions about the application of
    general rules to specific cases?
  sentences:
  - 'الأعيان. والذين حكاه غيره أنهما بمعنى، والتثقيل للمبالغة(). ويأتي التفريق بين
    الشيئين بمعنى التمييز بينهما. \n\nالحكم التكليفي: \n\n3 - ليس للتبعيض حكم عام
    جامع، ولا يمكن اطراده على حكم واحد، ويختلف حكمه باختلاف ما يتعلق به من العبادات،
    والمعاملات والدعاوى، والجنايات، وغيرها على ما سيأتي. \n\nأهم القواعد التي تبنى
    عليها مسائل التبعيض وأحكامها: \n\n4 - تبنى أحكام التبعيض من ناحية الجواز وعدمه
    على قواعد فقهية كثيرة في المذاهب المختلفة، نجمل أهمها فيما يأتي: \n\nأ - قاعدة
    «ذكر بعض ما لا يتجزأ كذكر كله». \n\n5 - فإذا طلق المرأة نصف تطليقة وقعت واحدة.
    أو طلق نصف المرأة طلقت().'
  - 'الراء له عدد من المعاني منها: إلزام الشيء والتزامه. وأما بفتح الراء \n\nفمعناه
    العلامة، ويجمع على أشراط كسبب وأسباب. \n\nومعناه في الاصطلاح كما قال الحموي: التزام
    أمر لم يوجد في أمر وجد بصيغة مخصوصة(). \n\nوهو يشبه التقييد لما فيه من الالتزام.
    \n\nالحكم الإجمالي: \n\n7 - ذكر الأصوليون والفقهاء الأحكام الخاصة بمصطلح تقييد
    في عدد من المواطن، ومن أشهر مسائله عند الأصوليين مسألة حمل المطلق على المقيد،
    ومما قالوه في ذلك أن المطلق والمقيد إما أن يختلفا في السبب والحكم، وإما أن يتفقا
    فيهما، وإما أن يختلفا في السبب دون الحكم، فإن كان الأول فلا حمل اتفاقا، كما قال
    الآمر لمن تلزمه طاعته:'
  - '23 - اختلف الفقهاء فيما تحل فيه التقية وما لا تحل، فذهب بعضهم إلى أن التقية خاصة
    بالقول، ولا تتعدى إلى الفعل، وعليه فلا يرخص بحال بالسجود لصنم أو بأكل لحم الخنزير
    أو بزنى. وهذا مروي عن الأوزاعي وسحنون. \n\nوذهب الأكثرون إلى أن الإكراه في القول
    والفعل سواء(). وهذا هو المعتمد على تفصيل وخلاف يعرف مما في بحث (إكراه) ومن التفصيل
    التالي \n\nإظهار الكفر وموالاة الكفار: \n\nتقدم بيان جوازه عند خوف القتل والإيذاء
    العظيم، وأن الصبر على الأذى فيه أفضل من ارتكابه تقية. وقد تكون التقية بإظهار الموالاة
    ولو لم يكره على النطق بالكفر لكن يخاف على نفسه أو ماله إن أظهر لهم العداء، قال'
  - 'مستقل مقترن به \n\nومحصل الفرق بينه وبين التقييد، أن التقييد من حيث هو يقتضي
    إيجاب شيء زائد على المطلق فيصلح ناسخا، وأما التخصيص فهو من حيث حقيقته لا يقتضي
    الإيجاب أصلا، بل إنما يقتضي الدفع لبعض الحكم(). د - التعليق: \n\n5 - التعليق:
    مصدر علق، ومعناه في اللغة: جعل الشيء مرتبطا بغيره(). \n\nوأما في الاصطلاح: فهو
    ربط حصول مضمون جملة بحصول مضمون جملة أخرى، ويسمى يمينا مجازا؛ لأنه في الحقيقة
    شرط وجزاء، ولما فيه من معنى السببية كاليمين(). \n\nوالتعليق يشبه التقييد في المعنى
    لما فيه من الربط. ه - الشرط: \n\n6 - الشرط بسكون الراء له عدد من المعاني منها:
    إلزام الشيء والتزامه. وأما بفتح'
  - 'بمعنى، والكرم ضد اللؤم(). \n\nالحكم التكليفي: \n\n6 - يختلف حكم التسويد باختلاف
    معناه ومبحثه الفقهي. \n\nفالتسويد يأتي بمعنى: السيادة، ويبحث حكمه في مواطن منها:
    تسويد النبي  في الصلاة وفي غيرها، وتسويد غيره  وتسويد المنافق. \n\nويأتي التسويد
    بمعنى: التلوين بالسواد، ويبحث حكمه في مواطن منها: التعزير، والخضاب، والحداد، والتعزية،
    واللباس والعمامة، وشعر المبيع. \n\n(أولا) \n\nالتسويد من السيادة \n\nتسويد النبي
    : \n\nاختلف الفقهاء في حكم تسويد النبي  في الصلاة، وحكم تسويده  في غير الصلاة.
    \n\nأ - في الصلاة: \n\n7 - ورد لفظ الصلوات الإبراهيمية في كتب الحديث والفقه مأثورا
    عن النبي  من غير ذكر'
- source_sentence: Under what circumstances can a judge's ruling from a place of wrongdoers
    be executed, according to Islamic law?
  sentences:
  - 'بالتصرف دون صاحبه(). \n\nأما الوصايا التي يجوز تنفيذها والتي لا يجوز تنفيذها،
    وشروط الموصي والوصي فيرجع لمعرفة ذلك إلى مصطلح «وصية». \n\nتنفيذ حكم قاضي البغاة:
    \n\n9 - لا خلاف بين الفقهاء  في أنه لو ظهر أهل البغي على بلد فولوا قاضيا منهم،
    فرفع حكمه إلى قاضي أهل العدل نفذ من أحكامه ما ينفذ من أحكام قاضي أهل العدل بشروط
    هي: \n\nأ - أن يكون لهم تأويل غير ظاهر البطلان، فإن لم يكن لهم تأويل فلا ينفذ
    أحكام قاضيهم. وقال المالكية: فإن لم يكن لهم تأويل فيتعقب أحكامه، فما وجد منها
    صوابا مضى، وما ليس كذلك رد. \n\nب - ألا يكون ممن يستبيحون دماء أهل العدل وأموالهم،
    فإن كانوا كذلك لا تنفذ'
  - 'وحدها(). \n\nومما خرج عن هذه القاعدة مما هو عكسها: أن الفاسق يجوز تقليده القضاء
    إذا ظن صدقه، لكن إذا قلد عدل ففسق في أثناء قضائه استحق العزل، وهو ظاهر مذهب الحنفية،
    وقيل: إنه ينعزل بفسقه؛ لأن عدالته في معنى المشروطة، فقد جاز تقليده ابتداء ولم
    يجز انتهاء في ولايته، فلما زالت عدالته زالت ولايته(). \n\nوذكر المالكية في هذه
    المسألة: أن غير العدل لا يصح قضاؤه ولا ينفذ حكمه، لكن قال مالك: لا أرى خصال القضاة
    تجتمع اليوم في أحد، فإن اجتمع منها خصلتان في واحد وهي العلم والورع ولي. \n\nوقال
    القرافي: إن لم يوجد عدل ولي أمثل الموجودين. \n\nوأما الشافعية والحنابلة فلا يصح
    عندهم تولية'
  - 'والقضاء سبب له \n\nالحكم التكليفي: \n\n4 - يجب على الوصي، أو الورثة تنفيذ وصايا
    الميت بشروطها، وعلى الحاكم، أو من ينوب عنه تنفيذ العقوبات على من حكم عليه، \n\nوعلى
    من التزم حقوقا مالية باختياره، أو ألزمه الشارع حقا تنفيذ ما لزمه من حقوق، وعلى
    الحاكم التنفيذ جبرا على من امتنع عن التنفيذ طوعا إذا طلب صاحب الحق حقه. \n\nمن
    يملك التنفيذ: \n\n5 - يختلف من له سلطة التنفيذ باختلاف الحق المراد تنفيذه: \n\nفإن
    كان الحق المنفذ عقوبة كالحد، والتعازير والقصاص، فلا يجوز تنفيذه إلا بإذن من الإمام
    أو نائبه باتفاق الفقهاء. لأن ذلك يفتقر إلى الاجتهاد، والحيطة، ولا يؤمن فيه الحيف
    والخطأ، فوجب'
  - 'وإذا حكمت في حد أو قود، فرفع إلى قاض آخر يرى جوازه فأمضاه فليس لغيره إبطاله().
    \n\nوأفتى بعض متأخري الشافعية، إذا ابتلي الناس بولاية امرأة، نفذ قضاؤها للضرورة().
    \n\nوالتفصيل في: قضاء. \n\nتنفيذ حكم غير المسلم: \n\n11 - لا يصح تولية غير المسلم
    القضاء لانتفاء أهليته للولاية، ونصبه على مثله مجرد رئاسة لا تقليد حكم وقضاء. ومن
    ثم لم يلزم حكمه عليهم إلا إذا رضوا به(). \n\nوقال الحنفية: إن تقليد غير المسلم
    القضاء صحيح وإن لم يصح قضاؤه على المسلم حال كفره، وينفذ على أهل ملته() \n\nوالتفصيل
    في باب القضاء. \n\n\n\nتنفيل \n\nالتعريف: \n\n1 - التنفيل في اللغة من النفل وهو
    الغنيمة: \n\nيقال: نفله أعطاه'
  - 'تحكيم جديد. \n\nولو عمي المحكم، ثم ذهب العمى، وحكم لم يجز حكمه. \n\nأما إن سافر
    أو مرض أو أغمي عليه، ثم قدم \n\nمن سفره أو برئ وحكم جاز ؛ لأن ذلك لا يقدح بأهلية
    القضاء. \n\nولو أن حكما غير مسلم، حكمه غير المسلمين، ثم أسلم قبل الحكم، فهو على
    حكومته؛ لأن تحكيم غير المسلمين للمسلم جائز ونافذ. \n\nولو أن أحد الخصمين وكل الحكم
    بالخصومة فقبل، خرج عن الحكومة على قول أبي يوسف، ولم يخرج عنها على قول الإمام ومحمد.
    \n\nوقد قال بعض العلماء: إنه يخرج عنها في قول الكل(). \n\n14 - ج - أن لا يكون
    بين المحكم وأحد الخصمين قرابة تمنع من الشهادة. وإذا اشترى المحكم الشيء الذي اختصما
    إليه فيه، أو اشتراه'
- source_sentence: كيف يتم تعويض الشخص وفقًا للتفسير اللغوي للتعويض كما ورد في النص؟
  sentences:
  - 'تعويضا إذا أعطيته بدل ما ذهب منه. وتعوض منه واعتاض: أخذ العوض() ويفهم من عبارات
    الفقهاء أن التعويض اصطلاحا هو: دفع ما وجب من بدل مالي بسبب إلحاق ضرر بالغير. \n\nالألفاظ
    ذات الصلة: \n\nأ - التثمين: \n\n2 - التثمين لغة: هو أن تجعل للشيء ثمنا بالحدس
    والتخمين() \n\nوعلى هذا التعريف لا يكون التثمين إلا في المعاوضات (المبادلات بعوض)
    أما التعويضات (التصرفات المقتضية للضمان، كالإتلاف والغصب) فلا يدخل فيها التثمين،
    بل يدخل فيها التقويم كما سيأتي. \n\nب - التقويم \n\n3 - التقويم لغة: مصدر قوم،
    تقول: قومت المتاع: إذا جعلت له قيمة معلومة، وفي الحديث: «قالوا: يا رسول الله لو
    قومت لنا، فقال: إن'
  - 'وما دونها، وهي الدية والأرش وتفصيله في (الجنايات) أم عن طريق التفريط في الأمانة
    وغير ذلك. ويكون التعويض بدفع مال مقدر أو مصالح عليه يدفع لمن وقع عليه الضرر، أو
    لمن تنتقل إليه التركة بدلا لما فقد وقطعا للخصومة والنزاع بين الناس. ثم إن التعويض
    أثر شرعي لأنه موجب \n\nخطاب الوضع، فيشمل المكلف وغيره. وغير المكلف يجب التعويض
    في ماله، يدفعه وليه عنه(). \n\nالتعويض عن الضرر: \n\n7 - يتحقق الضرر بإتلاف العين
    أو المنفعة أو النفس أو ما دونها. \n\nوالتعويض ليس ملازما للإتلاف، بحيث كلما وجد
    الإتلاف وجد التعويض. وذلك لأن الإتلاف ينقسم إلى: إتلاف مشروع، وإلى إتلاف غير مشروع.
    أما الإتلاف غير'
  - 'كفارا، ولم ينكر النبي  ذلك عليه(). \n\nأخذ الأجرة على التعاويذ والرقى: \n\n28
    - ذهب جمهور الفقهاء إلى جواز أخذ الأجرة على التعاويذ والرقى، وإليه ذهب عطاء، وأبو
    قلابة، وأبو ثور، وإسحاق، واستدلوا بحديث أبي سعيد الخدري  الذي سبق ذكره (ف - 14)
    واستدل الطحاوي للجواز وقال: يجوز أخذ الأجر على الرقى، لأنه ليس على الناس أن يرقي
    بعضهم بعضا؛ لأن في ذلك تبليغا عن الله تعالى. وكره الزهري أخذ الأجرة على القرآن
    مطلقا، سواء أكان للتعليم أو للرقية(). \n\n\n\nتعويض \n\nالتعريف: \n\n1 - أصل التعويض
    لغة: العوض، وهو البدل تقول: عوضته تعويضا إذا أعطيته بدل ما ذهب منه. وتعوض منه
    واعتاض: أخذ العوض()'
  - 'يقال: ضمنته المال: ألزمه إياه() \n\nوشرعا: التزام حق ثابت في ذمة الغير، أو إحضار
    من هو عليه، أو التزام عين مضمونة، ويقال للعقد الذي يحصل به ذلك() \n\nفالضمان على
    هذا أعم من التعويض؛ لأنه يكون في الأموال، ويكون في غير الأموال كما في كفالة الشخص.
    \n\nحكم التعويض: \n\n6 - التعويض لا يكون إلا مقابل ضرر، ومن ثم فهو واجب الأداء،
    على خلاف وتفصيل بين الفقهاء فيما يعوض عنه وما لا يعوض عنه. \n\nوالضرر المعوض عنه
    عند الفقهاء يشمل الضرر الواقع على المال بما فيه المنفعة، سواء كان عن طريق الغصب،
    أم الإتلاف، أم الاعتداء على النفس وما دونها، وهي الدية والأرش وتفصيله في (الجنايات)
    أم عن طريق'
  - 'لا ذنب له»(). \n\n\n\n\nتعزية \n\nالتعريف : \n\n1 - التعزية لغة: مصدر عزى: إذا
    صبر المصاب وواساه ولا يخرج المعنى الاصطلاحي عن المعنى اللغوي وقال الشربيني: هي
    الأمر بالصبر والحمل عليه بوعد الأجر، والتحذير من الوزر، والدعاء للميت بالمغفرة،
    وللمصاب بجبر المصيبة(). \n\nالحكم التكليفي : \n\n2 - لا خلاف بين الفقهاء  في استحباب
    التعزية لمن أصابته مصيبة(). والأصل في مشروعيتها: خبر: «من عزى مصابا فله مثل أجره»().
    \n\nوخبر «ما من مؤمن يعزي أخاه بمصيبة إلا كساه الله من حلل الكرامة يوم القيامة»().
    \n\nكيفية التعزية ولمن تكون : \n\n3 - يعزى أهل المصيبة، كبارهم وصغارهم، ذكورهم
    وإناثهم، إلا الصبي الذي'
- source_sentence: من هو رجل بريرة الذي كانت زوجته له قد اعتقت؟
  sentences:
  - 'وفي كلامهم عن الخلع \n\nمع غيبة الزوجة لم يأتوا بجديد يخالف حضور الزوجة، ولم
    يخصوا الوكيل بجديد كذلك(). \n\nاتحاد مجلس المخيرة: \n\n20 - المخيرة هي التي ملكها
    زوجها طلاقها بقوله لها مثلا: اختاري نفسك. \n\nومذهب الحنفية ورواية عن مالك أنه
    لو خير امرأته أو جعل أمرها بيدها، فلها أن تختار ما دامت في مجلسها - قال الحنفية:
    ولو طال يوما أو أكثر - فلو قامت أو أخذت في عمل آخر خرج الأمر من يدها لأنه دليل
    الإعراض والتخيير يبطل بصريح الإعراض فكذلك بما يدل عليه، غير أن العبرة عند الحنفية
    بمجلس الزوجة لا بمجلس الزوج؛ لأنه تمليك، والعبرة عند المالكية بمجلسهما معا().
    \n\nوالشافعية - على الأصح -'
  - أهل العلم على أنه إذا عتقت الأمة - وزوجها عبد - فلها الخيار في فسخ النكاح لخبر
    بريرة . قالت عائشة  «كاتبت بريرة فخيرها رسول الله  في زوجها، وكان عبدا فاختارت
    نفسها»(). ولأن \n\nعليها ضررا في كونها حرة تحت عبد. \n\nواختلفوا فيما إذا عتقت
    وزوجها حر، فالجمهور على أنه لا خيار لها، لأنها كافأت زوجها في الكمال، فلم يثبت
    لها الخيار. \n\nوذهب طاوس وابن سيرين ومجاهد والنخعي والثوري والحنفية إلى أن لها
    الخيار. واستدلوا بما روي في حديث بريرة أن زوجها كان حرا، كما رواه النسائي في سننه().
    \n\nوأجمع الفقهاء على بقاء نكاح الكتابية التي أسلم زوجها، سواء قبل الدخول أو بعده،
    لأن للمسلم أن يبتدئ
  - 'كتبسم البكر البالغة، وضحكها ضحك سرور وابتهاج، وسكوتها وقبضها مهرها، عند إعلام
    وليها إياها أنه زوجها من فلان، فإنها قرينة قوية على إجازتها، بخلاف بكائها بصوت
    مرتفع وولولتها، فهي قرينة على الرفض.() \n\nومن القرائن القوية السكوت في موطن الحاجة
    إلى الإبطال، كسكوت صاحب الحاجة عند رؤية \n\nحاجته يبيعها صغيره المميز في السوق()
    وغيرها(). \n\nالطريقة الخامسة: \n\n19 - زوال حالة أوجبت عدم نفاذ التصرف، كما هو
    الحال في تصرفات الرجل المرتد عن الإسلام من معاوضات مالية كالبيع والإجارة، أو تبرعات
    كالهبة والوصية والوقف، فإن الإمام أبا حنيفة يعتبر سائر عقود المرتد وتصرفاته المالية
    موقوفة غير'
  - 'الزوج منع زوجته عنه؛ لأنه معصية، فله تأديبها وضربها ضربا غير مبرح في كل معصية
    لا حد فيها، إذا لم تستجب لنصحه ووعظه، متى كان متمشيا مع المنهج الشرعي. وعلى ولي
    الأمر أن ينهى عن التبرج المحرم، وله أن يعاقب عليه، وعقوبته التعزير، والمراد به
    التأديب، ويكون بالضرب أو بالحبس أو بالكلام \n\nالعنيف، أو ليس فيه تقدير، بل هو
    مفوض إلى رأي من يقوم به وفق مقتضيات الأحوال التي يطلب فيها التعزير.() وانظر مصطلح
    (تعزير). \n\nتبرز \n\nانظر: قضاء الحاجة. \n\n\n \n\nتبرع \n\nالتعريف: \n\n1 -
    التبرع لغة: مأخوذ من برع الرجل وبرع بالضم أيضا براعة، أي: فاق أصحابه في العلم
    وغيره فهو بارع، وفعلت كذا متبرعا أي:'
  - 'أي خدعه وأفسده؛ ولما يترتب عليه من الإفساد والإضرار. \n\nوتخبيب زوجة الغير خداعها
    وإفسادها، أو تحسين الطلاق إليها ليتزوجها أو يزوجها غيره، ولفظ المملوك الوارد في
    الحديث يتناول الأمة(). \n\nحكم زواج المخبب بمن خببها: \n\n6 - انفرد المالكية بذكرهم
    الحكم في هذه \n\nالمسألة، وصورتها: أن يفسد رجل زوجة رجل آخر، بحيث يؤدي ذلك الإفساد
    إلى طلاقها منه، ثم يتزوجها ذلك المفسد. \n\nفقد ذكروا أن النكاح يفسخ قبل الدخول
    وبعده بلا خلاف عندهم، وإنما الخلاف عندهم في تأبيد تحريمها على ذلك المفسد أو عدم
    تأبيده، فذكروا فيه قولين: \n\nأحدهما وهو المشهور: أنه لا يتأبد، فإذا عادت لزوجها
    الأول وطلقها، أو'
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: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
  results:
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 1024
      type: dim_1024
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.34626997106554286
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.5060384954082274
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.5720216379418794
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.64637061265568
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.34626997106554286
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.16867949846940916
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.11440432758837589
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.064637061265568
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.34626997106554286
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.5060384954082274
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.5720216379418794
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.64637061265568
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.4910559719424517
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.44191467629949993
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.44979660788389103
      name: Cosine Map@100
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: dim 256
      type: dim_256
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.2849415020757328
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.4354635803245691
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.49811297018492895
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.5760473015473645
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.2849415020757328
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.14515452677485638
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.09962259403698578
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.05760473015473644
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.2849415020757328
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.4354635803245691
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.49811297018492895
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.5760473015473645
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.4238725113995225
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.3759197523098608
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.3843857365911184
      name: Cosine Map@100
---

# Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

## Model Details

### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B) <!-- at revision c54f2e6e80b2d7b7de06f51cec4959f6b3e03418 -->
- **Maximum Sequence Length:** 192 tokens
- **Output Dimensionality:** 1024 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
- **Language:** multilingual
- **License:** apache-2.0

### Model Sources

- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/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': 192, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'Qwen3Model'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': True, '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("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
queries = [
    "\u0645\u0646 \u0647\u0648 \u0631\u062c\u0644 \u0628\u0631\u064a\u0631\u0629 \u0627\u0644\u0630\u064a \u0643\u0627\u0646\u062a \u0632\u0648\u062c\u062a\u0647 \u0644\u0647 \u0642\u062f \u0627\u0639\u062a\u0642\u062a\u061f",
]
documents = [
    'أهل العلم على أنه إذا عتقت الأمة - وزوجها عبد - فلها الخيار في فسخ النكاح لخبر بريرة . قالت عائشة  «كاتبت بريرة فخيرها رسول الله  في زوجها، وكان عبدا فاختارت نفسها»(). ولأن \\n\\nعليها ضررا في كونها حرة تحت عبد. \\n\\nواختلفوا فيما إذا عتقت وزوجها حر، فالجمهور على أنه لا خيار لها، لأنها كافأت زوجها في الكمال، فلم يثبت لها الخيار. \\n\\nوذهب طاوس وابن سيرين ومجاهد والنخعي والثوري والحنفية إلى أن لها الخيار. واستدلوا بما روي في حديث بريرة أن زوجها كان حرا، كما رواه النسائي في سننه(). \\n\\nوأجمع الفقهاء على بقاء نكاح الكتابية التي أسلم زوجها، سواء قبل الدخول أو بعده، لأن للمسلم أن يبتدئ',
    'وفي كلامهم عن الخلع \\n\\nمع غيبة الزوجة لم يأتوا بجديد يخالف حضور الزوجة، ولم يخصوا الوكيل بجديد كذلك(). \\n\\nاتحاد مجلس المخيرة: \\n\\n20 - المخيرة هي التي ملكها زوجها طلاقها بقوله لها مثلا: اختاري نفسك. \\n\\nومذهب الحنفية ورواية عن مالك أنه لو خير امرأته أو جعل أمرها بيدها، فلها أن تختار ما دامت في مجلسها - قال الحنفية: ولو طال يوما أو أكثر - فلو قامت أو أخذت في عمل آخر خرج الأمر من يدها لأنه دليل الإعراض والتخيير يبطل بصريح الإعراض فكذلك بما يدل عليه، غير أن العبرة عند الحنفية بمجلس الزوجة لا بمجلس الزوج؛ لأنه تمليك، والعبرة عند المالكية بمجلسهما معا(). \\n\\nوالشافعية - على الأصح -',
    'كتبسم البكر البالغة، وضحكها ضحك سرور وابتهاج، وسكوتها وقبضها مهرها، عند إعلام وليها إياها أنه زوجها من فلان، فإنها قرينة قوية على إجازتها، بخلاف بكائها بصوت مرتفع وولولتها، فهي قرينة على الرفض.() \\n\\nومن القرائن القوية السكوت في موطن الحاجة إلى الإبطال، كسكوت صاحب الحاجة عند رؤية \\n\\nحاجته يبيعها صغيره المميز في السوق() وغيرها(). \\n\\nالطريقة الخامسة: \\n\\n19 - زوال حالة أوجبت عدم نفاذ التصرف، كما هو الحال في تصرفات الرجل المرتد عن الإسلام من معاوضات مالية كالبيع والإجارة، أو تبرعات كالهبة والوصية والوقف، فإن الإمام أبا حنيفة يعتبر سائر عقود المرتد وتصرفاته المالية موقوفة غير',
]
query_embeddings = model.encode_query(queries)
document_embeddings = model.encode_document(documents)
print(query_embeddings.shape, document_embeddings.shape)
# [1, 1024] [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(query_embeddings, document_embeddings)
print(similarities)
# tensor([[0.5765, 0.3147, 0.2615]])
```

<!--
### 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

* Dataset: `dim_1024`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) with these parameters:
  ```json
  {
      "truncate_dim": 1024
  }
  ```

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.3463     |
| cosine_accuracy@3   | 0.506      |
| cosine_accuracy@5   | 0.572      |
| cosine_accuracy@10  | 0.6464     |
| cosine_precision@1  | 0.3463     |
| cosine_precision@3  | 0.1687     |
| cosine_precision@5  | 0.1144     |
| cosine_precision@10 | 0.0646     |
| cosine_recall@1     | 0.3463     |
| cosine_recall@3     | 0.506      |
| cosine_recall@5     | 0.572      |
| cosine_recall@10    | 0.6464     |
| **cosine_ndcg@10**  | **0.4911** |
| cosine_mrr@10       | 0.4419     |
| cosine_map@100      | 0.4498     |

#### Information Retrieval

* Dataset: `dim_256`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) with these parameters:
  ```json
  {
      "truncate_dim": 256
  }
  ```

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.2849     |
| cosine_accuracy@3   | 0.4355     |
| cosine_accuracy@5   | 0.4981     |
| cosine_accuracy@10  | 0.576      |
| cosine_precision@1  | 0.2849     |
| cosine_precision@3  | 0.1452     |
| cosine_precision@5  | 0.0996     |
| cosine_precision@10 | 0.0576     |
| cosine_recall@1     | 0.2849     |
| cosine_recall@3     | 0.4355     |
| cosine_recall@5     | 0.4981     |
| cosine_recall@10    | 0.576      |
| **cosine_ndcg@10**  | **0.4239** |
| cosine_mrr@10       | 0.3759     |
| cosine_map@100      | 0.3844     |

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### Unnamed Dataset

* Size: 73,994 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, <code>negative_1</code>, <code>negative_2</code>, <code>negative_3</code>, and <code>negative_4</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                             | negative_1                                                                           | negative_2                                                                           | negative_3                                                                           | negative_4                                                                           |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                               | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 24.27 tokens</li><li>max: 52 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 192 tokens</li><li>mean: 192.0 tokens</li><li>max: 192 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 192 tokens</li><li>mean: 192.0 tokens</li><li>max: 192 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 192 tokens</li><li>mean: 192.0 tokens</li><li>max: 192 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 192 tokens</li><li>mean: 192.0 tokens</li><li>max: 192 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 192 tokens</li><li>mean: 192.0 tokens</li><li>max: 192 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                                                                    | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         | negative_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             | negative_2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | negative_3                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | negative_4                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
  |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>What specific practices did this group of followers engage in according to the given text?</code>                                                   | <code>هذا الصنف من المتبعين قد كثر في العصور الأخيرة، فهم يعكفون على عبارات الكتب، لا يتجهون إلا إلى الالتقاط منها، من غير قصد لتعرف دليل ما \n\nيلتقطون، ويبنون عليه، بل يكتمون بأن يقولوا: هناك قول بهذا، وإن لم يكن له دليل قوي(). \n\nولقد كان لهذا الفريق أثران مختلفان: أحدهما خير، وهو ما يتعلق بالقضاء، فإنه إذا كان القضاء لا يصح إلا بالراجح من المذهب، فإن هؤلاء عملهم الاتباع لهذا الراجح، وفي ذلك ضبط للقضاء من غير أن يكون الأمر فرطا. وتقييد القضاء في الأزمان التي تنحرف فيها الأفكار واجب، بل إن الاتباع لا يكون حسنا إلا في الأحكام القضائية. \n\nالأثر الثاني: أن هذا فيه تقديس لأقوال</code> | <code>ما \n\nجرت به العادة اليوم من الاجتماع، بل جاء الترغيب فيه على الجملة.» فذكر أدلة كثيرة ثم قال: «فتحصل بعد ذلك كله من المجموع أن عمل الأئمة منذ الأزمنة المتقادمة مستمر في مساجد الجماعات، وهي مساجد الجوامع، وفي مساجد القبائل، وهي مساجد الأرباض والروابط، على الجهر بالدعاء بعد الفراغ من الصلوات، على الهيئة المتعارفة الآن، من تشريك الحاضرين، وتأمين السامعين، وبسط الأيدي ومدها عند السؤال والتضرع والابتهال من غير منازع.» \n\nوكرهه مالك وجماعة غيره من المالكية، لما يقع في نفس الإمام من التعاظم. وبقية القائلين بالدعاء عقب الصلاة يسرون به ندبا، على تفصيل(). (ر: دعاء). \n\nآنية</code>            | <code>من حيث قوة دليلها. \n\nب - المتبعون: \n\nنقصد بهؤلاء الذين يتبعون غيرهم في كل ما يتعلق بالمذهب، فيتبعون من سبقهم في الاجتهاد وفي الترجيح بين الآراء وفي الاستدلال، وفي الترجيح في النقل وفي سلامته. فهؤلاء ليس لهم إلا فهم الكتب التي اشتملت على الترجيح، فلا يستطيعون الترجيح بين الروايات، ولم يؤتوا علما كعلم المرجحين في أي باب من أبواب الترجيح وتمييز درجات الترجيح. وهؤلاء قال فيهم ابن عابدين: لا يفرقون بين الغث والسمين، ولا يميزون الشمال من اليمين، بل يجمعون ما يجدون كحاطب ليل، فالويل كل الويل لمن قلدهم. \n\nوإن هذا الصنف من المتبعين قد كثر في العصور الأخيرة، فهم يعكفون على</code>    | <code>للاجتهاد من ليس أهلا له، إما رهبة أو رغبة، فسدا للذرائع أفتوا بإقفال باب الاجتهاد. \n\nوتعرض بعض من خالف الأوائل في آرائهم لسخط العامة والخاصة، ولكن مع هذا فقد كان يظهر بين الفينة والفينة من ادعى الاجتهاد أو ادعي له، وكانت لهم اجتهادات لا بأس بها كابن تيمية وتلميذه ابن القيم، والكمال بن الهمام الحنفي المذهب. فقد كانت له اجتهادات خرج فيها على المذهب... ومن هؤلاء تاج الدين السبكي صاحب جمع الجوامع، وأبوه من قبله. وأيا ما كان فقد كان اجتهاد هؤلاء لا يخرج عن ترجيح رأي على رأي، أو حل لمشكلة عارضة لم يتعرض لها الأئمة المتقدمون. \n\nوالذي ندين الله عليه أنه لا بد أن يكون في الأمة</code>      | <code>بالأعضاء المخصوصة، والصلاة بتلك الهيئة من رفع اليدين والقيام والركوع والسجود، وكونها على بعض الهيئات دون بعض، واختصاص الصيام بالنهار دون الليل، وتعيين أوقات الصلوات في تلك الأحيان المعينة دون سواها من أحيان النهار والليل، واختصاص الحج بتلك الأعمال المعروفة، في الأماكن المعلومة، وإلى مسجد مخصوص، إلى أشباه ذلك مما لا تهتدي العقول إليه بوجه، ولا تحوم حوله، يأتي بعض الناس فيطرق إليه بزعمه حكما، يزعم أنها مقصود الشارع من تلك الأوضاع، وجميعها مبني على ظن وتخمين غير مطرد في بابه، ولا مبني عليه عمل، بل كالتعليل بعد السماع للأمور الشواذ، لجنايته على الشريعة في دعوى ما ليس لنا</code>        |
  | <code>How does this group's approach to understanding religious texts impact legal rulings, particularly in matters related to judicial decisions?</code> | <code>هذا الصنف من المتبعين قد كثر في العصور الأخيرة، فهم يعكفون على عبارات الكتب، لا يتجهون إلا إلى الالتقاط منها، من غير قصد لتعرف دليل ما \n\nيلتقطون، ويبنون عليه، بل يكتمون بأن يقولوا: هناك قول بهذا، وإن لم يكن له دليل قوي(). \n\nولقد كان لهذا الفريق أثران مختلفان: أحدهما خير، وهو ما يتعلق بالقضاء، فإنه إذا كان القضاء لا يصح إلا بالراجح من المذهب، فإن هؤلاء عملهم الاتباع لهذا الراجح، وفي ذلك ضبط للقضاء من غير أن يكون الأمر فرطا. وتقييد القضاء في الأزمان التي تنحرف فيها الأفكار واجب، بل إن الاتباع لا يكون حسنا إلا في الأحكام القضائية. \n\nالأثر الثاني: أن هذا فيه تقديس لأقوال</code> | <code>المسائل وأحكامها هي طريقة (الاتجاهات الفقهية) وهي تختلف عن فصل المذاهب وتكرار المسألة. \n\nففي الطريقة المختارة تحصر الآراء المتعددة في المسألة، متبوعة بما يندرج تحت \n\nكل اتجاه من مذهب أو أكثر، وإذا كان في المذهب الواحد أكثر من رأي فإنه يتكرر ذكره بحسب تلك الروايات مع الاتجاهات المناسبة لها. \n\nويقدم الاتجاه الذي ذهب إليه أكثر الفقهاء (الجمهور) إلا حيث تقضي منطقية البيان بمخالفة ذلك لتقديم البسيط على ما فيه تركيب أو تفصيل، وكالبدء بما يتوقف عليه فهم ما بعده. \n\nوالباعث على سلوك هذه الطريقة - المعروفة صعوبتها على الكتاب - كفاية المستفيد من الموسوعة مهمة استخلاص مواطن الوفاق</code>   | <code>أقواها ترجيحا وأكثرها اعتمادا على أصول المذهب، أو ما يكون أكثر عددا، أو ما يكون صاحبه أكثر حجية في المذهب. \n\nوهؤلاء لهم حق الإفتاء كالسابقين، ولكن في دائرة ضيقة عن الأولين. وقد قال فيهم ابن عابدين: ولا شك أن معرفة راجح المختلف من مرجوحه ومراتبه قوة وضعفا هو نهاية مآل المشمرين في تحصيل العلم. فالمفروض على المفتي والقاضي التثبت في الجواب، وعدم المجازفة فيه، خوفا من الافتراء على الله تعالى بتحليل حرامه وتحريم ضده(). \n\nونرى أن هذه الطبقة دراستها دراسة جمع وتصنيف وترتيب للأقوال في المذهب من حيث صحة نقلها، لا من حيث قوة دليلها. \n\nب - المتبعون: \n\nنقصد بهؤلاء الذين يتبعون</code> | <code>المعاني القانونية أو العرفية غير المرادة للفقهاء. \n\nب - الترجيح الشخصي: \n\n54 - يقصد بهذا الترجيح الخارج عن شمول الموسوعة كل ما لم ينقل عن فقهاء المذاهب خلال القرون الثلاثة عشر الهجرية، ومحل ذلك ملحق المسائل المستحدثة. ويدخل في المنع بالأولوية رأي الكاتب الشخصي فلا يثبت منه شيئا إلا حين تمس الحاجة لإبداء ما فهمه من المنقول حسب أصول المذاهب، وبعبارة تشعر بذلك. \n\nوهناك بديل عن الترجيح الذي يركن إليه البعض في مواطن الخلاف هو الاتجاه الموافق للجمهور، والمقدم غالبا على غيره عند عرض الاتجاهات. \n\nج - المناقشات المذهبية: \n\n55 - يقتصر في الاستدلال لكل اتجاه بمذاهبه على ما يحتج</code> | <code>كما لم يعرف عن أحد من فقهاء هذا العهد أنه بنى رأيا على نظرية قانونية بعيدة عن المصادر الشرعية المعروفة، وإلا فليدلنا هؤلاء المشككون على مسألة واحدة ليس لها مصدر شرعي، من المسائل التي أثيرت في هذا العهد. \n\nوالمسائل المبنية على الأعراف خاضعة للميزان الشرعي، فإن رد الإسلام عرفا منها فلا قيمة له، والأخذ به ضلالة، وإن اعتبره أخذ به، لا على أنه عرف ولكن على أنه معتمد على النص، وإن سكت عنه كان الأخذ به أو رده مبنيا على المصلحة. \n\n21 - وبالرغم من أن هذا العهد كانت فيه فتن كبرى إلا أن هذه الفتن كان تأثيرها يكاد ينحصر في أمر الخلافة وما يتصل بها من أحكام. \n\n22 - وبالرغم من أن</code>   |
  | <code>Can you explain the two contrasting effects mentioned for this group's methodology?</code>                                                          | <code>هذا الصنف من المتبعين قد كثر في العصور الأخيرة، فهم يعكفون على عبارات الكتب، لا يتجهون إلا إلى الالتقاط منها، من غير قصد لتعرف دليل ما \n\nيلتقطون، ويبنون عليه، بل يكتمون بأن يقولوا: هناك قول بهذا، وإن لم يكن له دليل قوي(). \n\nولقد كان لهذا الفريق أثران مختلفان: أحدهما خير، وهو ما يتعلق بالقضاء، فإنه إذا كان القضاء لا يصح إلا بالراجح من المذهب، فإن هؤلاء عملهم الاتباع لهذا الراجح، وفي ذلك ضبط للقضاء من غير أن يكون الأمر فرطا. وتقييد القضاء في الأزمان التي تنحرف فيها الأفكار واجب، بل إن الاتباع لا يكون حسنا إلا في الأحكام القضائية. \n\nالأثر الثاني: أن هذا فيه تقديس لأقوال</code> | <code>يؤخذ بالاعتبار في مصطلحات الموسوعة. ويشار أيضا إلى موطن بحثه في الموسوعة كلما أمكن ذلك. \n\nواستخدام طريقة (الإحالات) لم يكن منه بد لتحقيق أمرين: \n\n(1) تحاشي التكرار للبيانات الواحدة عن المصطلح، مرة مستقلا ومرة مندرجا ضمن أصله مع أشباهه ونظائره.. فاختير التعجيل في أحد الموطنين ببيانات إجمالية: إما أن يكتفى بها وإما أن تمهد للتفصيل الوارد في الموطن الآخر (الأولى بذلك). \n\n(2) مراعاة حاجة غير المختص في إسعافه بمطلبه سواء اتجه إليه من جهة \n\nالأصل أو الفرع بدلا من إهدار بعض الاحتمالات التي قد تتكافأ فيعذر في انصراف ذهنه إلى أحدها. \n\nج - مصطلحات الدلالة: \n\n65 - وهي المصطلحات</code> | <code>المواريث إما أن يكونا متماثلين، وإما أن يكونا مختلفين. وفي حال اختلافهما إما أن يفنى الأكثر بالأقل، وإما أن يفنيهما عدد ثالث، وإما أن لا يفنيهما إلا واحد ليس بعدد، بل هو مبدؤه، فهذه أربعة أقسام. وقد وقع التداخل في القسم الثاني منها، وهو ما إذا اختلفا وفني الأكثر بالأقل عند إسقاطه من الأكثر مرتين فأكثر منهما، فيقال حينئذ: إنهما متداخلان، كثلاثة مع ستة أو تسعة أو خمسة عشر، فإن الستة تفنى بإسقاط الثلاثة مرتين، والتسعة بإسقاطها ثلاث مرات، والخمسة عشر بإسقاطها خمس مرات؛ لأنها خمسها، وسميا متداخلين لدخول الأقل في الأكثر. \n\nوحكم الأعداد المتداخلة: أنه يكتفى فيها بالأكبر ويجعل</code>  | <code>هو مسلك «السبر والتقسيم» فلا يحسن عده نوعا آخر. \n\nورد عليه بأن بينهما فرقا ظاهرا؛ وذلك أن الحصر في دلالة السبر والتقسيم لتعيين العلة إما استقلالا أو اعتبارا، وفي تنقيح المناط لتعيين الفارق وإبطاله، لا لتعيين العلة(). \n\nالحكم الإجمالي: \n\n4 - تنقيح المناط مسلك من مسالك العلة، ولكنه دون تحقيق المناط في المرتبة، وقد أقر به أكثر منكري القياس بل قال أبو حنيفة: \n\nلا قياس في الكفارات، وأثبت هذا النمط من التصرف وسماه استدلالا. \n\nيقول الغزالي: فمن جحد هذا الجنس من منكري القياس وأصحاب الظاهر لم يخف فساد كلامه. \n\nوقد نازع العبدري الغزالي بأن الخلاف فيه ثابت بين من يثبت القياس</code>  | <code>ذهبوا إليه. وهؤلاء هم الذين يعتمد عليهم في تحقيق المذهب وتثبيت قواعده وجمع شتاته. \n\nد - المجتهدون المرجحون وهؤلاء مهمتهم ترجيح بعض الروايات على بعض، مراعين القواعد التي وضعها المتقدمون في هذا الباب، وبعض العلماء جعلوا هاتين الطبقتين - ج، د - طبقة واحدة. \n\nه - طبقة المستدلين: وهؤلاء لا يستنبطون ولا يرجحون قولا على قول، ولكن يستدلون للأقوال، ويبينون ما اعتمدت عليه، ويوازنون بين الأدلة من غير ترجيح للحكم، ولا بيان لما هو أجدر بالعمل. \n\nوأنت إذا دققت النظر رأيت أن هذه الطبقة لا تقل قدرا عن سابقتيها، إذ \n\nلا يعقل أن يكون اشتغالهم بالاستدلال للأحكام لا ينتهي إلى ترجيح رأي</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss": "CachedMultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          1024,
          256
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  ```

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

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `gradient_accumulation_steps`: 2
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 2
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `tf32`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `gradient_checkpointing`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

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

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 2
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 2e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 2
- `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
- `bf16`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: True
- `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}
- `parallelism_config`: 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
- `project`: huggingface
- `trackio_space_id`: trackio
- `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
- `hub_revision`: None
- `gradient_checkpointing`: True
- `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
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: no
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `use_liger_kernel`: False
- `liger_kernel_config`: None
- `eval_use_gather_object`: False
- `average_tokens_across_devices`: True
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
- `router_mapping`: {}
- `learning_rate_mapping`: {}

</details>

### Training Logs
| Epoch      | Step    | Training Loss | dim_1024_cosine_ndcg@10 | dim_256_cosine_ndcg@10 |
|:----------:|:-------:|:-------------:|:-----------------------:|:----------------------:|
| -1         | -1      | -             | 0.3765                  | 0.3058                 |
| 0.0345     | 10      | 6.2354        | -                       | -                      |
| 0.0691     | 20      | 5.817         | -                       | -                      |
| 0.1036     | 30      | 5.1753        | -                       | -                      |
| 0.1382     | 40      | 4.5321        | -                       | -                      |
| 0.1727     | 50      | 4.3993        | 0.4441                  | 0.3700                 |
| 0.2073     | 60      | 4.2201        | -                       | -                      |
| 0.2418     | 70      | 3.9258        | -                       | -                      |
| 0.2763     | 80      | 3.7359        | -                       | -                      |
| 0.3109     | 90      | 3.5542        | -                       | -                      |
| 0.3454     | 100     | 3.5922        | 0.4758                  | 0.4022                 |
| 0.3800     | 110     | 3.6045        | -                       | -                      |
| 0.4145     | 120     | 3.4977        | -                       | -                      |
| 0.4491     | 130     | 3.3215        | -                       | -                      |
| 0.4836     | 140     | 3.3402        | -                       | -                      |
| 0.5181     | 150     | 3.2965        | 0.4793                  | 0.4113                 |
| 0.5527     | 160     | 3.1349        | -                       | -                      |
| 0.5872     | 170     | 3.2717        | -                       | -                      |
| 0.6218     | 180     | 3.1613        | -                       | -                      |
| 0.6563     | 190     | 3.0922        | -                       | -                      |
| 0.6908     | 200     | 3.0056        | 0.4905                  | 0.4227                 |
| 0.7254     | 210     | 3.0313        | -                       | -                      |
| 0.7599     | 220     | 3.0436        | -                       | -                      |
| 0.7945     | 230     | 2.9883        | -                       | -                      |
| 0.8290     | 240     | 2.9607        | -                       | -                      |
| 0.8636     | 250     | 2.8713        | 0.4932                  | 0.4240                 |
| 0.8981     | 260     | 2.9252        | -                       | -                      |
| 0.9326     | 270     | 2.7817        | -                       | -                      |
| 0.9672     | 280     | 2.9204        | -                       | -                      |
| 1.0        | 290     | 2.2089        | -                       | -                      |
| 1.0345     | 300     | 2.5036        | 0.4921                  | 0.4213                 |
| 1.0691     | 310     | 2.4975        | -                       | -                      |
| 1.1036     | 320     | 2.5647        | -                       | -                      |
| 1.1382     | 330     | 2.4802        | -                       | -                      |
| 1.1727     | 340     | 2.5884        | -                       | -                      |
| **1.2073** | **350** | **2.467**     | **0.4924**              | **0.4261**             |
| 1.2418     | 360     | 2.3885        | -                       | -                      |
| 1.2763     | 370     | 2.488         | -                       | -                      |
| 1.3109     | 380     | 2.5463        | -                       | -                      |
| 1.3454     | 390     | 2.5063        | -                       | -                      |
| 1.3800     | 400     | 2.4852        | 0.4923                  | 0.4233                 |
| 1.4145     | 410     | 2.484         | -                       | -                      |
| 1.4491     | 420     | 2.457         | -                       | -                      |
| 1.4836     | 430     | 2.4815        | -                       | -                      |
| 1.5181     | 440     | 2.5038        | -                       | -                      |
| 1.5527     | 450     | 2.4566        | 0.4910                  | 0.4242                 |
| 1.5872     | 460     | 2.4782        | -                       | -                      |
| 1.6218     | 470     | 2.431         | -                       | -                      |
| 1.6563     | 480     | 2.4818        | -                       | -                      |
| 1.6908     | 490     | 2.4863        | -                       | -                      |
| 1.7254     | 500     | 2.4198        | 0.4908                  | 0.4236                 |
| 1.7599     | 510     | 2.4795        | -                       | -                      |
| 1.7945     | 520     | 2.5094        | -                       | -                      |
| 1.8290     | 530     | 2.4374        | -                       | -                      |
| 1.8636     | 540     | 2.4466        | -                       | -                      |
| 1.8981     | 550     | 2.5209        | 0.4911                  | 0.4239                 |
| 1.9326     | 560     | 2.5321        | -                       | -                      |
| 1.9672     | 570     | 2.4244        | -                       | -                      |
| 2.0        | 580     | 2.2106        | -                       | -                      |

* The bold row denotes the saved checkpoint.

### Framework Versions
- Python: 3.12.0
- Sentence Transformers: 5.1.2
- Transformers: 4.57.1
- PyTorch: 2.8.0+cu128
- Accelerate: 1.11.0
- Datasets: 4.4.1
- Tokenizers: 0.22.1

## Citation

### BibTeX

#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```

#### 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}
}
```

#### CachedMultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{gao2021scaling,
    title={Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limited Setup},
    author={Luyu Gao and Yunyi Zhang and Jiawei Han and Jamie Callan},
    year={2021},
    eprint={2101.06983},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}
```

<!--
## 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.*
-->