Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Vietnamese
roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:57371
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
Instructions to use bhuy71/embedding_finetuned with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use bhuy71/embedding_finetuned with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("bhuy71/embedding_finetuned") sentences = [ "Điều 1 Quyết_định 1788 / QĐ - UBND Quy_định tạm_thời định mức chi_phí trong xây_dựng có nội_dung như sau : \n \n Điều 1 . : Quy_định tạm_thời một_số định mức chi_phí trong xây_dựng cơ_bản lâm_sinh thuộc Dự_án 661 trên địa_bàn tỉnh Quảng_Bình như sau : \n 1 . Đối_với trồng và chăm_sóc rừng trồng phòng_hộ , rừng đặc_dụng : \n - Chi_phí trực_tiếp ( nhân_công , vật_tư ) được xây_dựng trên cơ_sở định mức ban_hành tại Quyết_định số 38 / 2005 / QĐ - BNN ngày 06 / 7 / 2005 của Bộ Nông_nghiệp và PTNT và đơn_giá trên địa_bàn tỉnh . \n - Chi_phí phục_vụ được tính theo Phụ_lục kèm theo Quyết_định này . \n 2 . Đối_với khoanh nuôi xúc_tiến tái_sinh có trồng bổ_sung cây lâm_nghiệp : \n Mức đầu_tư bình_quân là 2 triệu đồng / ha / 6 năm . Mức đầu_tư cụ_thể cho từng năm theo Phụ_lục kèm theo Quyết_định này .", "Khi có quyết_định tuyên_bố phá_sản thì doanh_nghiệp phải giải_quyết các khoản nợ theo thứ tự phân_chia tài_sản như thế_nào ?", "Mức phạt đối_với hành_vi cản_trở trái_phép việc nghiên_cứu khoa_học sử_dụng ngân_sách nhà nướcđược quy_định như thế_nào ?", "Điều 1 Quyết_định 1788 / QĐ - UBND Quy_định tạm_thời định mức chi_phí trong xây_dựng" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 751 Bytes
6981c42 | 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 | {
"add_cross_attention": false,
"architectures": [
"RobertaModel"
],
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"bos_token_id": 0,
"classifier_dropout": null,
"dtype": "float32",
"eos_token_id": 2,
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"is_decoder": false,
"layer_norm_eps": 1e-05,
"max_position_embeddings": 258,
"model_type": "roberta",
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"pad_token_id": 1,
"position_embedding_type": "absolute",
"tie_word_embeddings": true,
"tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
"transformers_version": "5.0.0",
"type_vocab_size": 1,
"use_cache": true,
"vocab_size": 64001
}
|