Hugging Face's logo Hugging Face
  • Models
  • Datasets
  • Spaces
  • Buckets new
  • Docs
  • Enterprise
  • Pricing
    • Website
      • Tasks
      • HuggingChat
      • Collections
      • Languages
      • Organizations
    • Community
      • Blog
      • Posts
      • Daily Papers
      • Learn
      • Discord
      • Forum
      • GitHub
    • Solutions
      • Team & Enterprise
      • Hugging Face PRO
      • Enterprise Support
      • Inference Providers
      • Inference Endpoints
      • Storage Buckets

  • Log In
  • Sign Up

meandyou200175
/
vn_biencoder_CachedMultipleNegativesRankingLoss

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:43804
loss:CachedMultipleNegativesRankingLoss
Eval Results (legacy)
Model card Files Files and versions
xet
Community

Instructions to use meandyou200175/vn_biencoder_CachedMultipleNegativesRankingLoss with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

  • Libraries
  • sentence-transformers

    How to use meandyou200175/vn_biencoder_CachedMultipleNegativesRankingLoss with sentence-transformers:

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    
    model = SentenceTransformer("meandyou200175/vn_biencoder_CachedMultipleNegativesRankingLoss")
    
    sentences = [
        "Nhờ bác sĩ cho biết việc lựa chọn đóng đinh nội tủy và nẹp vít để kết hợp xương đòn dựa trên cơ sở nào ạ? Ca phẫu thuật thường kéo dài trong bao lâu? Bệnh nhân nằm viện mấy ngày?",
        " Chào em, là bệnh mãn tính phải điều trị suốt đời, phải kiên nhẫn và kiên trì nên đôi khi lượng đường trong cơ thể không ổn định. Lúc đi khám xét nghiệm thì ổn do bản thân biết mai đi khám nên sẽ kiêng ăn, ăn ít... còn bệnh lâu dài nên trong ngày đôi khi thèm chút này hay thích ăn chút kia, quên uống thuốc, suy nghĩ, mất ngủ cũng làm đường không ổn định. Đường trong cơ thể lúc lên lúc xuống dễ đưa đến biến chứng. Em hay thấy bệnh nhân tiểu đường tháo khớp ngón chân, ngón tay, đôi khi tháo khớp gối, khớp háng, đây là do tê liệt hệ thần kinh nên khi va chạm bệnh nhân không phát hiện. Đến khi phát hiện thì đã nhiễm trùng nặng phải tháo khớp. Theo BS mẹ em có khả năng do biến chứng tiểu đường vì mẹ em bị bệnh khá lâu nên ít nhiều ảnh hưởng thần kinh bị tê liệt gây đau. Em nên nhớ dặn mẹ đi tái khám và điều trị cho thật ổn định nhé! Thân mến!",
        " Để lựa chọn phương pháp đóng đinh nội tủy hay nẹp vít cho bệnh nhân cần dựa vào nhiều yếu tố. Trong lòng tủy xương có một cái ống, nếu lòng tủy bệnh nhân nhỏ mà đường gãy không bị gãy thành nhiều mảnh thì nên lựa chọn phương pháp đóng đinh. Phương pháp này có nhược điểm dễ bị lộ phần đinh khi đinh vừa đóng, chưa chắc vào xương. Tuy nhiên, ưu điểm là khi đóng đinh, đường mổ sẽ nhỏ, đơn giản. Đối với nẹp vít, đường mổ dài hơn nhưng phần nắn chỉnh sẽ tuyệt đối, vững chắc hơn. Nhìn chung, giữa 2 phương pháp thời gian mổ không khác biệt nhau nhiều, từ 30-45 phút sẽ hoàn thành cuộc phẫu thuật kết hợp xương. Tại bệnh viện Nhân dân 115, sau khi bệnh nhân được làm phẫu thuật có thể xuất viện rất sớm trong vòng khoảng 3-5 ngày, tùy theo đường mổ lớn hay nhỏ. Giữa việc lựa chọn phẫu thuật hay bảo tồn, đinh nội tủy hay nẹp vít phụ thuộc vào lòng tủy của bệnh nhân và thói quen, sự đánh giá của phẫu thuật viên. Cá nhân tôi thường lựa chọn phương pháp phẫu thuật nẹp vít sẽ cho kết quả nắn chỉnh tốt, chắc hơn và bệnh nhân không bị biến chứng trồi đinh về sau. Thân mến.",
        "Chào em, Tình trạng người mệt mỏi, khó thở, tim đập nhanh xảy ra khi không gắng sức có thể do nhiều nguyên nhân, gồm tim mạch, hô hấp, thần kinh cơ, tiêu hóa (chủ yếu là ống tiêu hóa trên), tâm lý, bệnh lý nội tiết tố… Viêm dạ dày trào ngược có thể gây các triệu chứng này do dịch acid trào ngược từ dạ dày lên thực quản kích thích thần kinh tim. Mặt khác bệnh dạ dày là bệnh có thể tái phát, điều trị hết bệnh rồi thì bệnh vẫn có thể tái lại. Do đó, nếu em đã khám tim mạch và hô hấp bình thường, để biết có phải mình mệt mỏi do bệnh dạ dày gây ra hay không thì tốt nhất là em khám chuyên khoa nội tiêu hóa và điều trị trào ngược dạ dày thực quản thử, nếu triệu chứng cải thiện nhanh chóng thì chính hắn là nguyên nhân, em nhé."
    ]
    embeddings = model.encode(sentences)
    
    similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
    print(similarities.shape)
    # [4, 4]
  • Notebooks
  • Google Colab
  • Kaggle
vn_biencoder_CachedMultipleNegativesRankingLoss
542 MB
Ctrl+K
Ctrl+K
  • 1 contributor
History: 2 commits
meandyou200175's picture
meandyou200175
Add new SentenceTransformer model
5a321ab verified over 1 year ago
  • 1_Pooling
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • .gitattributes
    1.52 kB
    initial commit over 1 year ago
  • README.md
    48.3 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • added_tokens.json
    22 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • bpe.codes
    1.14 MB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • config.json
    739 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • config_sentence_transformers.json
    195 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • model.safetensors
    540 MB
    xet
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • modules.json
    229 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • sentence_bert_config.json
    53 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • special_tokens_map.json
    965 Bytes
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • tokenizer_config.json
    1.14 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago
  • vocab.txt
    895 kB
    Add new SentenceTransformer model over 1 year ago