README.md

---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- dense
- generated_from_trainer
- dataset_size:11033
- loss:CosineSimilarityLoss
base_model: keepitreal/vietnamese-sbert
widget:
- source_sentence: or 2 will be lowered by one level if the \nnumber of failed credits
    in the semester is less than or equal to 4 . \nđ) Students under academic probation  level
    3 will be lowered to level 2 if their total unearned \ncredits since enrollment
    is less than or equal to 24 . This downgrade is applied regardless of the criteria
    \nfor raising probation status in point a and b above.  \ne) Academic probation
    is not applicable for s ummer semesters.  \n2. Academic  load limitation is enforced
    for students on level 2 probation  or higher , requiring \nthem to register for
    a reduced number of credits in the first semester of the academic year. Specific
  sentences:
  - 3 academic probation  for the second consecutive time.  \nb) A student exceeds
    the maximum study duration or is no longer able to meet graduation \nrequirements
    within the permitted  timeframe as specified in Clause 3, Article 3 of this document
    . \nArticle 20. Disciplinary actions for student violations  \nViolations and
    corresponding disciplinary measures are handled in accordance with the current
    \nregulations stipulated in the Regulation s on Student Affairs for Full -Time
    Undergraduate Students of \nthe University.  \n  17 \n \n CHAPTER III \nENGINEER  PROGRAM
    S \nArticle 21. Academic  Registration for Engine er Program s \n1. Academic
  - 'Chương V

    TỔ CHỨC THỰC HIỆN

    Điều 12. Trách nhiệm của sinh viên được cấp học bổng

    1. Phối hợp với Ban Công tác sinh viên và các đơn vị, cơ quan chức năng liên

    quan làm thủ tục xuất cảnh.

    2. Chủ động liên hệ với đối tác nước ngoài lập kế hoạch học tập; chịu trách

    nhiệm đảm bảo các hoạt động ở nước ngoài và tiến độ học tập của bản thân.

    3. Tuân thủ các quy định của chương trình học bổng, quy định về việc cấp học

    bổng cho sinh viên đi học tại nước ngoài của ĐHBK Hà Nội, quy định của đơn vị
    đối

    tác nước ngoài.

    4. Nghiêm chỉnh chấp hành các quy định khác của pháp luật Việt Nam, pháp luật

    và phong tục tập quán của nước sở tại.'
  - "thưởng;13\nc) Căn cứ vào đề xuất của Hội đồng khen thưởng sinh viên, Ban Công\
    \ tác sinh\nviên báo cáo Giám đốc đại học ra quyết định khen thưởng sinh viên\
    \ đủ điều kiện.\n3. Không xét khen thưởng đối với sinh viên đang trong thời gian\
    \ xem xét kỷ luật\nhoặc đang trong thời gian thi hành kỷ luật, sinh viên học quá\
    \ thời gian thiết kế chương\ntrình đào tạo chuẩn (không tính thời gian sinh viên\
    \ nghỉ học để điều trị bệnh, thời gian\nsinh viên thực hiện nghĩa vụ quân sự theo\
    \ quy định của Nhà nước).\nĐiều 31. Xử lý kỷ luật   \n1. Hình thức kỷ luật:\n\
    a) Khiển trách: áp dụng đối với sinh viên có hành vi vi phạm lần đầu nhưng\nở\
    \ mức độ nhẹ;"
- source_sentence: Master's thesis  ................................ ................................
    ................  21 \nArticle 31. Conditions for master’s thesis defense  ................................
    ...........  21 \nArticle 32. Grades of master's thesis  ................................
    ................................  22 \nArticle 33. The second master’s thesis
    defense  ................................ ...............  22 \nArticle 34. Master's
    degree requirements and graduation classifications.  ....... 22 \nArticle 35.
    Temporary leave and academic record retention  ...........................  23
    \nArticle 36. Extension of study period and
  sentences:
  - 'Chi tiết Quy định về việc xét cấp Học bổng tài trợ sinh viên xem https://husteduvn-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/khai_tranquang_hust_edu_vn1/EbEKhfFyCe9CvHP86a1I098BVsIOPCj_oUIwYXEZoZx5Vw?e=hUb8b0;

    Chi tiết về các chương trình học bổng tài trợ sinh viên xem https://sv-ctt.hust.edu.vn/#/hoc-bong

    4. Học bổng trao đổi sinh viên quốc tế'
  - 'record retention  ...........................  23 \nArticle 36. Extension of
    study period and withdrawal from study  ..................  24 \nCHAPTER V : DOCTORAL
    PROGRAMS  ................................ ....................  25 \nArticle
    37. Planning and progress reporting  ................................ ....................  25
    \nArticle 38. Supplementary courses and doctoral courses  ................................
    . 25 \nArticle 39. Literature review and doctoral thematic studies  ............................  26
    \nArticle 40. Doctoral dissertation  ................................ ................................
    ...... 26'
  - "trong Quy chế này sẽ được áp dụng theo các quy chế đào tạo do Bộ Giáo dục và\
    \ Đào tạo \n(Bộ GDĐT) ban hành 1 2 3. \n2. Quy chế này áp dụng cho sinh viên đại\
    \ học, học viên của chương trình thạc sĩ, kỹ \nsư (kỹ sư chuyên sâu) và nghiên\
    \ cứu sinh  (NCS)  của ĐHBK Hà Nội  (sau đây gọi chung là \nngười học) . \n3.\
    \ Các đơn vị cấp 2 thuộc, trực thuộc ĐHBK Hà Nội được giao nhiệm vụ thực hiện\
    \ \ncông tác đào tạo được gọi tắt là trường/khoa/viện.  \nĐiều 2. Ngành đào t\
    \ ạo, chương trình đào t ạo  \n1. Ngành đào tạo (sau đây gọi tắt là ngành) là\
    \ một lĩnh vực chuyên môn rộng, có mã"
- source_sentence: 'https://ctsv.hust.edu.vn/#/so-tay-sv/61/hoc-bong

    Mọi thắc mắc về Học bổng Gắn kết quê hương xin liên hệ với Ban Công tác sinh viên
    (Phòng 103 nhà C1, email: ctsv@hust.edu.vn)

    Bản quyền thuộc về Đại học Bách Khoa Hà Nội'
  sentences:
  - "M: đư ợc miễn học (ghi đi ểm R); H: b ắt buộc học. \n(*): t ừ khóa K69 s ẽ đổi\
    \ mã và tên h ọc phần thành: FL1801 Ti ếng Pháp PFIEV 1.  \n \n  \n \n \n16 \n\
    \ Bảng 7.2 Danh m ục các h ọc phần tiếng Pháp yêu c ầu đối với chương trình Công\
    \ ngh ệ thông tin Vi ệt – Pháp  \nTT Mã h ọc \nphần Tên h ọc phần Thời \nlượng\
    \ Tính tín \nchỉ trong \nCTĐT  Học phần đư ợc miễn/cần học \ntheo ch ứng ch ỉ\
    \ đạt được \n[1] [2] [3] \n1 FL1601(*) Tiếng Pháp VP 1 (*) 3(1-4-0-6) Không  M\
    \ M M \n2 FL1602(**) Tiếng Pháp VP 2(**) 2(1-2-0-4) Không  M M M \n3 FL1803  Tiếng\
    \ Pháp PFIEV 3  3(1-4-0-6) Không  H M M \n4 FL1804  Tiếng Pháp PFIEV 4  3(1-4-0-6)\
    \ Có H M M"
  - leave.  \nđ) Students must submit a request to return to study no later than one
    week before the start of \nthe new semester. For those who were mobilized into
    the armed forces or assigned international duties, \na certificate of mission
    completion must be submitted together with the request.  \n3. If students  apply
    for temporary leave s during the final exam period of a semester (as defined \nin
    the Academic Calendar ), the leave will take effect from the start of the next
    semester. The student \nmay request to postpone exams for any unfinished courses.  \n4.
    Once the temporary leave takes effect, all registered courses for that semester
  - "mức:  \na) Khối lượng của các học phần phải học lại vượt quá 5% của tổng số TC\
    \ của các học \nphần được dùng tính điểm trung bình toàn khóa của CTĐT kỹ sư.\
    \ Quy định này không xét \ntới số TC của các học phần học cải thiện điểm;  \n\
    b) Học viên đã chịu mức kỷ luật từ cảnh cáo trở lên trong giai đoạn học CTĐT kỹ\
    \ sư.  \nĐiều 25. Ngh ỉ học tạm th ời, tự nguy ện thôi h ọc và bu ộc thôi h ọc\
    \ \n1. Đối với học viên  được điều động vào lực lượng vũ trang, đi làm nghĩa vụ\
    \ quốc gia, \nquốc tế, thời gian nghỉ học tạm thời (là thời gian được ghi trong\
    \ quyết định của cấp có \nthẩm quyền) không tính vào thời gian học tại ĐHBK Hà\
    \ Nội."
- source_sentence: 'are not eligible for graduation may request a certificate acknowledging
    the \ncourses  they have completed in the program . \nArticle 15. Cumulative GPA  (CPA)  and
    undergraduate graduation classification  \n1. The cumulative GPA  (CPA)  is the
    overall GPA computed  based on the courses registered for \ngraduation.  \n2.
    Graduation classification is determined based on the CPA, following the academic
    \nperformance classification specified in Clause 6, Article 12. However, in the
    following cases, students \nwith a CPA classified as "Good" or higher will have
    their graduation classification reduced by one \nlevel:  \na) The number of credits'
  sentences:
  - "đánh giá luận văn c ó mặt  trong buổi bảo vệ và được làm tròn đến 2 chữ số thập\
    \ phân, \ntrong đó mỗi thành viên chấm điểm  theo thang 1 0, có thể lẻ tới 0,\
    \ 5 . Hội đồng đánh giá  \nluận văn cho điểm bảo vệ luận vă n từ 8,5 trở lên chỉ\
    \ khi học viên có cô ng bố khoa họ c \nb) Điểm thưởng côn g bố khoa học đối với\
    \ học viên có thành tích công bố kh oa \nhọc sau đây: có  bài báo  khoa học liên\
    \ quan đến nội dung luận văn đã được công bố \n(hoặc chấp nhận đăng) trên tạp\
    \ chí khoa học hoặc tuyển tập hội nghị khoa học; có báo  \ncáo tổng kết đề tài\
    \ khoa học côn g nghệ cấp Đại học  do học viên chủ trì và đã được 20"
  - the armed forces (as specified in an official decision by the \ncompetent authority)
    will not count toward the total study duration . \nd) For other  temporary leave
    s for other reasons not specified in points b and c of Clause 2 of \nthis Article,
    students must have completed at least one semester of study. The maximum permitted
    \nduration of such leave s is four main semesters, and this period will count
    toward the total study 14 \n \n duration . Students in this category will be subject
    to academic dismissal if they exceed four semesters \nof leave.  \nđ) Students
    must submit a request to return to study no later than one week before the
  - "xuất và phải được sự đồng ý của người hướng dẫn  khoa học.  \nc) Các chuyên đề\
    \ tiến sĩ được đánh giá theo hình thức báo cáo khoa học trước tiểu \nban đánh\
    \ giá. Chuyên đề tiến sĩ được đánh giá là đạt nếu điểm trung bình của tiểu ban\
    \ đạt \ntừ điểm 5,5 trở lên theo thang điểm 10.  \nĐiều 40. Luận án tiến sĩ  \n\
    1. Luận án tiến sĩ là kết quả nghiên cứu khoa học của NCS, trong đó chứa đựng\
    \ những \nđóng góp mới về lý luận và thực tiễn ở lĩnh vực chuyên môn, có giá trị\
    \ trong việc phát \ntriển, gia tăng tri thức khoa học và giải quyết trọn vẹn vấn\
    \ đề đặt ra của đề tài luận án.  \n2. Quyển thuyết minh luận án tiến sĩ phải đáp\
    \ ứng quy cách theo hướng dẫn của"
- source_sentence: "kiện bảo đảm chất lượng, hiệu quả học tập và sự hài lòng của người\
    \ học đối với các lớp \nhọc phần.  \n2. Kết quả học tập trong một học kỳ của sinh\
    \ viên được đánh giá trên cơ sở điểm của \ncác học phần đã đăng ký học thuộc CTĐT\
    \ nhưng không tính các học phần có điểm R và \n10 \n \n các học phần về ngoại\
    \ ngữ cơ bản, Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng -an ninh, thể \nhiện bằng\
    \ các chỉ số sau đây:  \na) Tổng số TC của các học phần có điểm đạt trong học\
    \ kỳ (số TC đạt).  \nb) Tổng số TC của các học phần có điểm không đạt trong học\
    \ kỳ (số TC không đạt).  \nc) Điểm trung bình học kỳ (GPA)."
  sentences:
  - "cho một học phần yêu cầu trong chương trình.  \nb) Người học được phép học một\
    \ học phần thay thế được  chỉ định để lấy kết quả \nthay cho một học phần yêu\
    \ cầ u trong  chương trình  nhưng không còn được giảng dạ y.  \n6. Đề cương chi\
    \  tiết của từng  học ph ần thể hiện rõ khối lượng học tập, điều kiện \ntham dự\
    \ học phần, mục tiêu và kết quả mong đợi, mức độ đáp ứng chuẩn  đầu ra của \n\
    chương trình, cách thức đánh giá học phần, nội d ung và kế hoạ ch học tập, phương\
    \ thức \nvà ngôn ngữ giảng dạy, gi áo trình và tà i liệu tham  khảo.  \nĐiều 5.\
    \ Đi ểm học phần \n1. Một học phần từ 2 TC trở lên được đánh giá từ hai điểm thành\
    \ phần là điểm"
  - "khai thác) hoặc của Trưởng đơn vị đào tạo (với học bổng do đơn vị khai thác);\n\
    b) Biên bản họp Hội đồng xét, cấp học bổng;\nc) Văn bản tài trợ học bổng cho sinh\
    \ viên ĐHBK Hà Nội;\nd) Các giấy tờ có liên quan khác (nếu có).\nChương III\n\
    TỔ CHỨC THỰC HIỆN\nĐiều 8. Trách nhiệm của Ban Công tác sinh viên\n1. Đăng thông\
    \ tin về chương trình học bổng trên cổng thông tin sinh viên hoặc \ncác trang\
    \ thông tin chính thống khác của Đại học. \n2. Đầu mối tiếp nhận hồ sơ đăng ký\
    \ xét học bổng tài trợ do Đại học khai thác.\n3. Chủ trì thẩm định hồ sơ đăng\
    \ ký xét học bổng tài trợ do Đại học khai thác."
  - "c) Điểm trung bình học kỳ (GPA).  \n3. Kết quả tiến bộ học tập của sinh viên\
    \ từ đầu khóa được đánh giá trên cơ sở điểm \ncủa các học phần đã học thuộc CTĐT\
    \ nhưng không tính các học phần về ngoại ngữ cơ bản, \nGiáo dục thể chất, Giáo\
    \ dục quốc phòng -an ninh, thể hiện bằng các chỉ số sau đây:  \na) Số TC tích\
    \ lũy (số TCTL).  \nb) Tổng số TC của các học phần đã học nhưng chưa đạt từ đầu\
    \ khóa (số TC nợ đọng).  \nc) Điểm trung bình tích lũy (CPA).  \n4. Kết quả học\
    \ tập học kỳ hè được đánh giá ở kỳ chính kế tiếp.  \n5. Sinh viên được xếp hạng\
    \ trình độ năm học căn cứ số TC tích lũy (TCTL) như sau:  \nSố TCTL  < 32 32 -\
    \ 63 64 - 95 96 -127 ≥ 128"
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---

# SentenceTransformer based on keepitreal/vietnamese-sbert

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [keepitreal/vietnamese-sbert](https://huggingface.co/keepitreal/vietnamese-sbert). 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:** [keepitreal/vietnamese-sbert](https://huggingface.co/keepitreal/vietnamese-sbert) <!-- at revision a9467ef2ef47caa6448edeabfd8e5e5ce0fa2a23 -->
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **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': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'RobertaModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```

## 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("hungq/hust_sbert")
# Run inference
sentences = [
    'kiện bảo đảm chất lượng, hiệu quả học tập và sự hài lòng của người học đối với các lớp \nhọc phần.  \n2. Kết quả học tập trong một học kỳ của sinh viên được đánh giá trên cơ sở điểm của \ncác học phần đã đăng ký học thuộc CTĐT nhưng không tính các học phần có điểm R và \n10 \n \n các học phần về ngoại ngữ cơ bản, Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng -an ninh, thể \nhiện bằng các chỉ số sau đây:  \na) Tổng số TC của các học phần có điểm đạt trong học kỳ (số TC đạt).  \nb) Tổng số TC của các học phần có điểm không đạt trong học kỳ (số TC không đạt).  \nc) Điểm trung bình học kỳ (GPA).',
    'c) Điểm trung bình học kỳ (GPA).  \n3. Kết quả tiến bộ học tập của sinh viên từ đầu khóa được đánh giá trên cơ sở điểm \ncủa các học phần đã học thuộc CTĐT nhưng không tính các học phần về ngoại ngữ cơ bản, \nGiáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng -an ninh, thể hiện bằng các chỉ số sau đây:  \na) Số TC tích lũy (số TCTL).  \nb) Tổng số TC của các học phần đã học nhưng chưa đạt từ đầu khóa (số TC nợ đọng).  \nc) Điểm trung bình tích lũy (CPA).  \n4. Kết quả học tập học kỳ hè được đánh giá ở kỳ chính kế tiếp.  \n5. Sinh viên được xếp hạng trình độ năm học căn cứ số TC tích lũy (TCTL) như sau:  \nSố TCTL  < 32 32 - 63 64 - 95 96 -127 ≥ 128',
    'cho một học phần yêu cầu trong chương trình.  \nb) Người học được phép học một học phần thay thế được  chỉ định để lấy kết quả \nthay cho một học phần yêu cầ u trong  chương trình  nhưng không còn được giảng dạ y.  \n6. Đề cương chi  tiết của từng  học ph ần thể hiện rõ khối lượng học tập, điều kiện \ntham dự học phần, mục tiêu và kết quả mong đợi, mức độ đáp ứng chuẩn  đầu ra của \nchương trình, cách thức đánh giá học phần, nội d ung và kế hoạ ch học tập, phương thức \nvà ngôn ngữ giảng dạy, gi áo trình và tà i liệu tham  khảo.  \nĐiều 5. Đi ểm học phần \n1. Một học phần từ 2 TC trở lên được đánh giá từ hai điểm thành phần là điểm',
]
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, 0.9360, 0.6081],
#         [0.9360, 1.0000, 0.5043],
#         [0.6081, 0.5043, 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.*
-->

<!--
## 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

#### Unnamed Dataset

* Size: 11,033 training samples
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | sentence_0                                                                          | sentence_1                                                                         | label                                                          |
  |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                              | string                                                                             | float                                                          |
  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 173.46 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 172.3 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 0.0</li><li>mean: 0.46</li><li>max: 1.0</li></ul> |
* Samples:
  | sentence_0                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       | sentence_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | label            |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------|
  | <code>2. Nguồn tài trợ hợp pháp từ các tổ chức, cá nhân và doanh nghiệp. <br>Điều 5. Nguyên tắc xét cấp học bổng<br>1. Học bổng được xét, cấp cho người học hoặc nhóm người học có đề tài ĐATN <br>góp phần cải tiến, nâng cao chất lượng, hiệu quả kinh doanh, sản xuất hoặc chất lượng <br>các dịch vụ an sinh xã hội trong các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp tại quê hương của <br>người học.<br>2. Học bổng được xét, cấp theo học kỳ và được thực hiện vào 2 học kỳ chính của <br>năm học.<br>3. Học bổng được xét theo đơn vị quản ngành và theo thứ tự điểm đánh giá về<br>mức độ ứng dụng của đề tài ĐATN từ cao xuống thấp; trường hợp điểm đánh giá về</code>         | <code>một văn bằng tốt nghiệp duy nhất.<br>Chương III<br>TIÊU CHUẨN, HỒ SƠ VÀ QUY TRÌNH ĐĂNG KÝ XÉT, CẤP HỌC BỔNG<br>Điều 6. Tiêu chuẩn được đăng ký xét học bổng<br>1. Tiêu chuẩn đối với sinh viên:<br>Sinh viên hoặc nhóm sinh viên cùng thực hiện đề tài ĐATN đạt đồng thời các <br>điều kiện sau được đăng ký xét học bổng:<br>a) Toàn bộ các thành viên trong nhóm thực hiện đề tài ĐATN phải có điểm học <br>tập trung bình tích lũy đạt từ loại khá trở lên (CPA ≥ 2.5);<br>b) Có đề tài ĐATN góp phần cải tiến, nâng cao chất lượng, hiệu quả kinh doanh, <br>sản xuất hoặc chất lượng các dịch vụ an sinh xã hội tại quê hương của một trong số sinh <br>viên cùng thực hiện đề tài ĐATN.</code> | <code>1.0</code> |
  | <code>tắc như sau:  <br>Dải điểm thang 4  Dải điểm thang <br>10 tương đương  Công thức quy đổi  <br>Điểm thang 10 = Điểm thang 4 × a + b  <br>2,0 đến cận 2,5  5,5 đến cận 7,0  a = 3,00;  b = −0,5 <br>2,5 đến cận 3,2  7,0 đến cận 8,0  a = 1,42;  b = 3,45  <br>3,2 đến cận 3,6  8,0 đến cận 9,0 a = 2,50;  b = 0.00  <br>3,6 đến tròn 4,0  9,0 đến tròn 10 a = 2,50;  b = 0.00  <br>Điều 13. Đ ồ án/khóa lu ận tốt nghi ệp đại học <br>Các học phần tốt nghiệp bao gồm đồ án tốt nghiệp cử nhân, khóa luận tốt nghiệp cử <br>nhân  (ĐATN).  <br>1. Sinh viên được giao đề tài ĐATN nếu đảm bảo các điều kiện học phần, bao gồm</code>                                        | <code>Ngày ...... tháng ...... năm ............ <br><br>Sinh viên<br>(Ký và ghi rõ họ tên)</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | <code>0.0</code> |
  | <code>2. Chương trình trao đổi đăng ký tham gia:<br>a) Tên Chương trình trao đổi: ...........................................................................................<br>b) Tên trường đại học/ doanh nghiệp đăng ký học tập/ thực tập tại nước ngoài: .............<br>...........................................................................................................................................<br>c) Tên quốc gia đến học tập/ thực tập: .............................................................................<br>d) Ngôn ngữ đăng ký học tập/ thực tập: ...........................................................................</code> | <code>học hình th ức chính quy và các CTĐT k ể từ khóa 70 tr ở về sau, tr ừ các quy đ ịnh sau:  <br>a) Bảng quy đ ổi tương đương các ch ứng ch ỉ ngoại ngữ áp dụng cho toàn b ộ sinh <br>viên các khóa, đ ối với các ch ứng ch ỉ được cấp kể từ ngày Quy đ ịnh này có hi ệu lực; <br>b) Đ ối với sinh viên các khóa t ừ 69 tr ở về trước, nếu mức quy đ ổi tương đương <br>cùng m ột chứng ch ỉ ngoại ngữ theo Quy đ ịnh này khác v ới mức quy đ ổi theo quy đ ịnh <br>trước đây thì áp d ụng m ức quy đ ổi cao hơn trong hai quy đ ịnh; m ức cao hơn đư ợc xác <br>định theo Khung năng l ực ngo ại ngữ 6 bậc dùng cho Vi ệt Nam.</code>                                                                  | <code>0.0</code> |
* Loss: [<code>CosineSimilarityLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosinesimilarityloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "loss_fct": "torch.nn.modules.loss.MSELoss"
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `num_train_epochs`: 2
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 2
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `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`: False
- `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`: False
- `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_torch_fused
- `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`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `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`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
- `router_mapping`: {}
- `learning_rate_mapping`: {}

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.7246 | 500  | 0.0893        |
| 1.4493 | 1000 | 0.0563        |


### Framework Versions
- Python: 3.12.12
- Sentence Transformers: 5.1.2
- Transformers: 4.57.1
- PyTorch: 2.8.0+cu126
- Accelerate: 1.11.0
- Datasets: 4.0.0
- 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",
}
```

<!--
## 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.*
-->