File size: 21,477 Bytes
6629804 | 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 | ---
language:
- vi
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- dense
- generated_from_trainer
- dataset_size:81409
- loss:TripletLoss
base_model: dangvantuan/vietnamese-document-embedding
widget:
- source_sentence: Đâu là lập luận tồi tệ nhất trên thế giới?
sentences:
- Một số ví dụ về phương tiện giao thông cũ và hiện đại là gì?
- Trận chiến nào trong lịch sử thế giới là tồi tệ nhất?
- Cuộc tranh luận tồi tệ nhất trên thế giới là gì?
- source_sentence: Nghị quyết năm mới 2017 của bạn là gì?
sentences:
- Bạn có nghĩ việc các thẩm phán luôn thực thi nguyên tắc loại trừ là quan trọng
hơn không?
- Quyết tâm của bạn cho năm 2017 là gì?
- Quyết tâm năm mới 2016 của bạn là gì?
- source_sentence: Làm thế nào để tôi vượt qua cuộc kiểm tra ma túy đá?
sentences:
- Bạn muốn Donald Trump hay Hillary Clinton trở thành TIỀM NĂNG?
- Tập thể dục có giúp vượt qua bài kiểm tra ma túy đá không?
- Liệu 0,2 gam meth có xuất hiện trong xét nghiệm nước tiểu 99 giờ sau khi tiêu
thụ không?
- source_sentence: Loạt phim về Người ngoài hành tinh cổ đại trên Kênh Lịch sử có
độ chính xác như thế nào?
sentences:
- Bạn nghĩ gì về loạt phim Người ngoài hành tinh cổ đại?
- Nếu Bắc Ireland, xứ Wales hoặc Scotland rời khỏi Vương quốc Anh, liệu lá cờ của
Vương quốc Anh có được giữ nguyên hay trở lại phiên bản trước đó?
- Người ngoài hành tinh cổ đại được chiếu trên Kênh Lịch sử có thật đến mức nào?
- source_sentence: Antivirus có phục hồi được các tập tin đã xóa không?
sentences:
- Cảm giác là con trai/con gái của cha mẹ đồng tính như thế nào?
- Làm cách nào để khôi phục các tập tin bị xóa vĩnh viễn?
- Làm thế nào phần mềm chống vi-rút phục hồi các tập tin đã xóa?
datasets:
- NghiemAbe/QQP_triplet
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy
model-index:
- name: SentenceTransformer based on dangvantuan/vietnamese-document-embedding
results:
- task:
type: triplet
name: Triplet
dataset:
name: Unknown
type: unknown
metrics:
- type: cosine_accuracy
value: 0.6684518456459045
name: Cosine Accuracy
---
# SentenceTransformer based on dangvantuan/vietnamese-document-embedding
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [dangvantuan/vietnamese-document-embedding](https://huggingface.co/dangvantuan/vietnamese-document-embedding) on the [qqp_triplet](https://huggingface.co/datasets/NghiemAbe/QQP_triplet) 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:** [dangvantuan/vietnamese-document-embedding](https://huggingface.co/dangvantuan/vietnamese-document-embedding) <!-- at revision 6fa4e2f8ed2d33120b0f4442cc81f8f973c3f56b -->
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- [qqp_triplet](https://huggingface.co/datasets/NghiemAbe/QQP_triplet)
- **Language:** vi
<!-- - **License:** Unknown -->
### 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': 8192, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'VietnameseModel'})
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, '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': 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("KietRiu/vietnamese-document-embedding_FT_QQP")
# Run inference
sentences = [
'Antivirus có phục hồi được các tập tin đã xóa không?',
'Làm thế nào phần mềm chống vi-rút phục hồi các tập tin đã xóa?',
'Làm cách nào để khôi phục các tập tin bị xóa vĩnh viễn?',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.9915, 0.7706],
# [0.9915, 1.0000, 0.8112],
# [0.7706, 0.8112, 1.0000]])
```
<!--
### 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
#### Triplet
* Evaluated with [<code>TripletEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.TripletEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| **cosine_accuracy** | **0.6685** |
<!--
## 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
#### qqp_triplet
* Dataset: [qqp_triplet](https://huggingface.co/datasets/NghiemAbe/QQP_triplet) at [a48ebfe](https://huggingface.co/datasets/NghiemAbe/QQP_triplet/tree/a48ebfea42995330c3ce7eb69f8786635d1a6494)
* Size: 81,409 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 17.34 tokens</li><li>max: 50 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 17.34 tokens</li><li>max: 50 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 18.08 tokens</li><li>max: 66 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Donald Trump mong đợi Mexico trả tiền cho bức tường biên giới do ông đề xuất như thế nào?</code> | <code>Làm thế nào Donald Trump có thể khiến Mexico trả tiền cho bức tường biên giới?</code> | <code>Điều gì sẽ xảy ra nếu bức tường của Trump hoàn toàn không phải là bức tường vật lý? Ông ấy nói Mexico sẽ trả tiền. Một số biện pháp ngăn chặn tài chính mà Mỹ có thể áp đặt là gì? Có thể được không?</code> |
| <code>Sự khác biệt giữa thực phẩm Trung Quốc và thực phẩm phương Tây là gì?</code> | <code>Sự khác biệt giữa thực phẩm phương Tây và Trung Quốc là gì?</code> | <code>Sự khác biệt giữa thực phẩm Trung Quốc và thực phẩm Nhật Bản là gì?</code> |
| <code>Làm cách nào tôi có thể đặt câu hỏi cho một người cụ thể trên Quora ngoài những câu hỏi được đề xuất?</code> | <code>Tôi muốn đặt câu hỏi cho một người cụ thể trên Quora, tôi phải làm gì?</code> | <code>Câu hỏi nào bạn có thể hỏi ai đó sẽ khơi dậy cuộc trò chuyện sâu sắc và thú vị?</code> |
* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
"triplet_margin": 0.7
}
```
### Evaluation Dataset
#### qqp_triplet
* Dataset: [qqp_triplet](https://huggingface.co/datasets/NghiemAbe/QQP_triplet) at [a48ebfe](https://huggingface.co/datasets/NghiemAbe/QQP_triplet/tree/a48ebfea42995330c3ce7eb69f8786635d1a6494)
* Size: 20,353 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 17.65 tokens</li><li>max: 56 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 17.49 tokens</li><li>max: 53 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 18.61 tokens</li><li>max: 78 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Có trang web nào khác tương tự như Quora không?</code> | <code>Trang web tương tự như Quora là gì?</code> | <code>Quora có phải là một công cụ tìm kiếm (hơn một số loại trang web khác) không?</code> |
| <code>Hanuman Chalisa có thực sự hiệu quả hay chỉ đơn thuần là một hệ thống niềm tin?</code> | <code>Việc đọc và nói Hanuman Chalisa đối với tất cả những người theo đạo Hindu có hiệu quả đến mức nào?</code> | <code>Tại sao chúng ta nên đọc Hanuman chalisa? Kết quả của nó là gì?</code> |
| <code>Mục đích thực sự của cuộc sống là gì?</code> | <code>Mục đích cuộc sống của bạn nên là gì?</code> | <code>Chúng ta có thực sự có mục đích nào đó trong cuộc sống không? Hay chúng ta tạo ra một mục đích để khiến bản thân cảm thấy mình có ý nghĩa trong thế giới vô cùng rộng lớn, hay để khiến bản thân cảm thấy rằng sự tồn tại của chúng ta trong thế giới rộng lớn là cần thiết?</code> |
* Loss: [<code>TripletLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#tripletloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
"triplet_margin": 0.7
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 64
- `eval_accumulation_steps`: 1
- `learning_rate`: 2e-05
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_8bit
- `push_to_hub`: True
- `hub_model_id`: KietRiu/vietnamese-document-embedding_FT_QQP
- `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`: 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`: 1
- `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`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `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`: 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}
- `parallelism_config`: None
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_8bit
- `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`: True
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: KietRiu/vietnamese-document-embedding_FT_QQP
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `hub_revision`: None
- `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
- `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 | Validation Loss | cosine_accuracy |
|:----------:|:-------:|:-------------:|:---------------:|:---------------:|
| -1 | -1 | - | - | 0.9535 |
| **0.3928** | **500** | **0.7236** | **0.7945** | **0.6861** |
| 0.7855 | 1000 | 0.6335 | 0.7567 | 0.6616 |
| 1.1783 | 1500 | 0.6148 | 0.7505 | 0.6670 |
| 1.5711 | 2000 | 0.6028 | 0.7680 | 0.6837 |
| 1.9639 | 2500 | 0.593 | 0.7641 | 0.6759 |
| 2.3566 | 3000 | 0.5819 | 0.7465 | 0.6632 |
| 2.7494 | 3500 | 0.5757 | 0.7529 | 0.6685 |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.12.12
- Sentence Transformers: 5.2.0
- Transformers: 4.57.3
- PyTorch: 2.9.1+cu128
- Accelerate: 1.12.0
- Datasets: 4.3.0
- 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",
}
```
#### TripletLoss
```bibtex
@misc{hermans2017defense,
title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
year={2017},
eprint={1703.07737},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
```
<!--
## 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.*
--> |