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
| { | |
| "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 | |
| } | |