Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
modernbert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:8259
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use anhtuansh/ModernBERT-base-3e-9k with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use anhtuansh/ModernBERT-base-3e-9k with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("anhtuansh/ModernBERT-base-3e-9k") sentences = [ "theo quy_định tại điều 35 nghị_định số 201 / 2013 / nđ - cp thì thời_hạn giải_quyết thủ_tục hành_chính về cấp giấy_phép thăm_dò , khai_thác nước dưới đất như sau : 1 . tiếp_nhận và kiểm_tra hồ_sơ : trong thời_hạn mười ( 10 ) ngày làm_việc , kể từ ngày nhận hồ_sơ , cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ có trách_nhiệm xem_xét , kiểm_tra hồ_sơ . trường_hợp hồ_sơ không hợp_lệ , cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ thông_báo cho tổ_chức , cá_nhân đề_nghị cấp phép để bổ_sung , hoàn_thiện hồ_sơ theo quy_định . trường_hợp hồ_sơ sau khi đã bổ_sung mà vẫn không đáp_ứng yêu_cầu theo quy_định thì cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ trả lại hồ_sơ và thông_báo rõ lý_do cho tổ_chức , cá_nhân đề_nghị cấp phép . 2 . thẩm_định_đề_án , báo_cáo thăm_dò , khai_thác , sử_dụng tài_nguyên nước , xả nước_thải vào nguồn nước trong hồ_sơ đề_nghị cấp phép ( sau đây gọi chung là đề_án , báo_cáo ) : a ) trong thời_hạn ba_mươi ( 30 ) ngày làm_việc , kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ hợp_lệ theo quy_định tại khoản 1 điều này , cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ có trách_nhiệm thẩm_định_đề_án , báo_cáo ; nếu cần_thiết thì kiểm_tra thực_tế hiện_trường , lập hội_đồng thẩm_định_đề_án , báo_cáo . trường_hợp đủ điều_kiện cấp phép , cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ trình cơ_quan có thẩm_quyền cấp giấy_phép ; trường_hợp không đủ điều_kiện để cấp phép thì trả lại hồ_sơ cho tổ_chức , cá_nhân đề_nghị cấp phép và thông_báo lý_do không cấp phép ; b ) trường_hợp phải bổ_sung , chỉnh_sửa để hoàn_thiện đề_án , báo_cáo thì cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ gửi văn_bản thông_báo cho tổ_chức , cá_nhân đề_nghị cấp phép nêu rõ những nội_dung cần bổ_sung , hoàn_thiện đề_án , báo_cáo . thời_gian bổ_sung , hoàn_thiện hoặc lập lại đề_án , báo_cáo không tính vào thời_gian thẩm_định_đề_án , báo_cáo . thời_gian thẩm_định sau khi đề_án , báo_cáo được bổ_sung hoàn_chỉnh là hai mươi ( 20 ) ngày làm_việc ; c ) trường_hợp phải lập lại đề_án , báo_cáo , cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ gửi văn_bản thông_báo cho tổ_chức , cá_nhân đề_nghị cấp phép nêu rõ những nội_dung đề_án , báo_cáo chưa đạt yêu_cầu , phải làm lại và trả lại hồ_sơ đề_nghị cấp phép . 3 . trả kết_quả giải_quyết hồ_sơ_cấp phéptrong thời_hạn năm ( 05 ) ngày làm_việc , kể từ ngày nhận được giấy_phép của cơ_quan có thẩm_quyền , cơ_quan tiếp_nhận hồ_sơ thông_báo cho tổ_chức , cá_nhân đề_nghị cấp phép để thực_hiện nghĩa_vụ tài_chính và nhận giấy_phép .", "ai có thẩm_quyền giải_quyết tố_cáo hành_vi vi_phạm_pháp_luật trong thực_hiện nhiệm_vụ , công_vụ của cán_bộ , công_chức , viên_chức ?", "thời_hạn giải_quyết thủ_tục hành_chính về cấp giấy_phép thăm_dò , giấy_phép khai_thác nước dưới đất ?", "tôi có_thể đăng_ký ngành , nghề kinh_doanh không có trong hệ_thống ngành kinh_tế việt_nam không ?" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!