Hugging Face's logo Hugging Face
  • Models
  • Datasets
  • Spaces
  • Buckets new
  • Docs
  • Enterprise
  • Pricing
    • Website
      • Tasks
      • HuggingChat
      • Collections
      • Languages
      • Organizations
    • Community
      • Blog
      • Posts
      • Daily Papers
      • Hardware
      • Learn
      • Discord
      • Forum
      • GitHub
    • Solutions
      • Team & Enterprise
      • Hugging Face PRO
      • Enterprise Support
      • Inference Providers
      • Inference Endpoints
      • Storage Buckets

  • Log In
  • Sign Up

Adzpro
/
embedding-e5-finetuned

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:12720
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use Adzpro/embedding-e5-finetuned with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use Adzpro/embedding-e5-finetuned with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("Adzpro/embedding-e5-finetuned")
    
    sentences = [
        "query: Quỹ khen thưởng và phúc lợi của Ngân hàng TMCP Tiên Phong, mã TPB năm 2022 thay đổi thế nào so với năm 2019?",
        "passage: [TPB] Thuyết minh báo cáo tài chính hợp nhất năm 2023 của Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Các chỉ tiêu trong bảng: Quỹ khen thưởng và phúc lợi; Các khoản phải trả trong dịch vụ thanh toán chuyển tiền nhanh; Cổ tức, lợi nhuận đã trả cho chủ sở hữu; Thuế và các khoản phải nộp Nhà nước; Thu nhập khác; Tài sản cố định vô hình. [Mã CK: TPB | Năm: 2023 | Loại BCTC: hợp nhất]",
        "passage: [OCB] Thuyết minh báo cáo tài chính riêng lẻ năm 2024 của Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB). Các chỉ tiêu trong bảng: Vay và nợ thuê tài chính dài hạn; Cho vay khách hàng; Ký quỹ hợp đồng với tổ chức thẻ; Phải thu trong nghiệp vụ chuyển tiền nhanh; Quỹ khen thưởng và phúc lợi; Các khoản phải trả bên ngoài; Dự phòng rủi ro tín dụng. [Mã CK: OCB | Năm: 2024 | Loại BCTC: riêng lẻ]",
        "passage: [ACB] Thuyết minh báo cáo tài chính riêng lẻ năm 2019 của Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB). Các chỉ tiêu trong bảng: Lợi nhuận sau thuế của cổ đông của công ty mẹ; Lãi cho vay khách hàng phải thu; Đầu tư tài chính ngắn hạn; Tiền chi để mua sắm, xây dựng TSCĐ và các tài sản dài hạn khác; Quỹ khen thưởng và phúc lợi; Tạm ứng hoạt động nghiệp vụ; Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động đầu tư. [Mã CK: ACB | Năm: 2019 | Loại BCTC: riêng lẻ]",
        "passage: [TPB] Thuyết minh báo cáo tài chính hợp nhất năm 2020 của Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Các chỉ tiêu trong bảng: Lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh nghiệp; Thuế và các khoản phải nộp Nhà nước; Đầu tư vào công ty liên doanh, liên kết; Dự phòng rủi ro tín dụng; Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động đầu tư; Quỹ khen thưởng và phúc lợi. [Mã CK: TPB | Năm: 2020 | Loại BCTC: hợp nhất]",
        "passage: [TPB] Thuyết minh báo cáo tài chính riêng lẻ năm 2022 của Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Các chỉ tiêu trong bảng: Tài sản cố định hữu hình; Chi phí trả trước dài hạn; Vay và nợ thuê tài chính ngắn hạn; Đặt cọc, ký quỹ, thế chấp, cầm cố; Thặng dư vốn cổ phần. [Mã CK: TPB | Năm: 2022 | Loại BCTC: riêng lẻ]",
        "passage: [TPB] Thuyết minh báo cáo tài chính hợp nhất năm 2021 của Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Các chỉ tiêu trong bảng: Lãi tiền gửi phải trả; Chi phí thuế thu nhập doanh nghiệp hoãn lại; Chi phí quản lý doanh nghiệp; Quỹ khen thưởng và phúc lợi; Đầu tư tài chính ngắn hạn. [Mã CK: TPB | Năm: 2021 | Loại BCTC: hợp nhất]",
        "passage: [TPB] Thuyết minh báo cáo tài chính hợp nhất năm 2019 của Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPB). Các chỉ tiêu trong bảng: Lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh; Các khoản giảm trừ doanh thu; Tài sản cố định hữu hình; Chi phí bán hàng; Tạm ứng hoạt động nghiệp vụ; Quỹ khen thưởng và phúc lợi. [Mã CK: TPB | Năm: 2019 | Loại BCTC: hợp nhất]"
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [8, 8]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
embedding-e5-finetuned
1.13 GB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
Adzpro's picture
Adzpro
Add new SentenceTransformer model
d7ac027 verified 3 days ago
  • 1_Pooling
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • .gitattributes
    1.57 kB
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • README.md
    54.2 kB
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • config.json
    743 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • config_sentence_transformers.json
    284 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • model.safetensors
    1.11 GB
    xet
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • modules.json
    429 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • sentence_bert_config.json
    241 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • tokenizer.json
    17.1 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago
  • tokenizer_config.json
    573 Bytes
    Add new SentenceTransformer model 3 days ago