Instructions to use check2207/CS221_vietnamese_embedding with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use check2207/CS221_vietnamese_embedding with sentence-transformers:

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("check2207/CS221_vietnamese_embedding")

sentences = [
    "Đặt_cọc bao_nhiêu khi tham_gia đấu_giá lô cổ_phần kèm nợ phải thu ?",
    "negative: Điều 3 . Nguyên_tắc thực_hiện và thẩm_quyền quyết_định : 4 . Toàn_bộ số_lượng cổ_phần chào_bán ( toàn_bộ hoặc một phần vốn góp tại doanh_nghiệp ) và khoản nợ phải thu kèm theo được xác_định là một lô . Nhà đầu_tư tham_gia đấu_giá phải mua cả lô cổ_phần kèm nợ phải thu . Công_ty cổ_phần có vốn góp và nợ phải thu của doanh_nghiệp mua_bán nợ không được tham_gia đấu_giá_cả lô cổ_phần kèm nợ phải thu của chính doanh_nghiệp mình . Nhà đầu_tư tham_gia đấu_giá mua cả lô cổ_phần kèm nợ phải thu không phải thực_hiện thủ_tục chào mua công_khai .",
    "positive: Điều 8 . Thực_hiện bán đấu_giá : 1 . Cuộc đấu_giá được tổ_chức tại trụ_sở của tổ_chức đấu_giá , doanh_nghiệp mua_bán nợ hoặc địa_điểm khác theo thỏa_thuận của doanh_nghiệp mua_bán nợ và tổ_chức đấu_giá .",
    "positive: Điều 11 . Mở tài Khoản , trả lãi và thu phí : 3 . Việc thu phí thanh_toán đối_với các đối_tượng mở tài Khoản tại Kho_bạc Nhà_nước được thực_hiện như sau : \n a ) Các đối_tượng phải trả phí thanh_toán , bao_gồm : Tiền_của các đơn_vị tổ_chức không có nguồn_gốc từ ngân_sách nhà_nước gửi tại Kho_bạc Nhà_nước . \n Mức phí thanh_toán được thực_hiện theo mức phí mà ngân_hàng thu đối_với Kho_bạc Nhà_nước tại thời Điểm tính phí . \n b ) Các đối_tượng không phải trả phí thanh_toán , bao_gồm : Các Khoản thanh_toán của ngân_sách nhà_nước ; quỹ dự_trữ tài_chính thuộc ngân_sách trung_ương và ngân_sách cấp tỉnh ; các quỹ tài_chính nhà_nước và tiền gửi của các đơn_vị , tổ_chức có nguồn_gốc từ ngân_sách nhà_nước tại Kho_bạc Nhà_nước ."
]
embeddings = model.encode(sentences)

similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [4, 4]

Notebooks
Google Colab
Kaggle

CS221_vietnamese_embedding / modules.json

check2207

Upload full Sentence Transformers model directory

a7ab7f4 verified 8 days ago

Raw

History Blame Contribute Delete

429 Bytes

	[
	{
	"idx": 0,
	"name": "0",
	"path": "",
	"type": "sentence_transformers.base.modules.transformer.Transformer"
	},
	{
	"idx": 1,
	"name": "1",
	"path": "1_Pooling",
	"type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.pooling.Pooling"
	},
	{
	"idx": 2,
	"name": "2",
	"path": "2_Normalize",
	"type": "sentence_transformers.sentence_transformer.modules.normalize.Normalize"
	}
	]