Add new SentenceTransformer model

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+- source_sentence: ¿Qué tipo de actividades se realizarán con los trabajadores para
+    informar sobre los cambios que vienen en el programa de difusión?
+  sentences:
+  - "Plan de Cierre - Faena Minera Salares Norte |   111 \n \n \nFuente: SRK \nFigura\
+    \ 8-31: Distancia de Exclusión Entre el Pie del ROM STOCK y el Borde de la Plataforma\
+    \ 4.473  \n Características  \nEl depósito de relaves consiste en un acopio de\
+    \ relaves previamente filtrados, los cuales serán depositados sobre la \nplataforma\
+    \ intermedia del botadero Sur (plataforma 4.432 m.s.n.m.), autosoportante que\
+    \ se construirá en capas de \nentre 30 a 40 c m compactadas mediante rodillo vibratorio,\
+    \ con un contenido de humedad menor al 20%. La base \ndel depósito de relaves\
+    \ filtrados, como  son las laderas de los cerros y las superficies inclinadas\
+    \ del botadero sobre \nlas que se apoyará el relave serán impermeabi lizadas mediante\
+    \ una geomembrana que cubrirá aproximadamente \n533.672 m 2. La tasa de depositación\
+    \ promedio diaria de relaves es del o rden de 6 ktpd. Las características del\
+    \ \ndepósito de relaves se muestran a continuación. \nTabla 8-20: Características\
+    \ del Depósito de Relaves \nCaracterística Valor Aproximado Unidad \nVolumen 14,8\
+    \ Mm3 \nCapacidad Máxima 24,1 Mt \nCapacidad Proyectada 22,2 Mt \nSuperficie Máxima\
+    \ 54 ha \nSuperficie Proyectada 51,7 ha \nCota Máxima 4.472  m.s.n.m. \nCota Máxima\
+    \ Proyectada 4.469,2 m.s.n.m. \nCota Mínima 4.432 m.s.n.m."
+  - "A continuación se revisan los aspectos fundamentales que se han \nconsiderado\
+    \ con posterioridad al cese de operaciones del Depósito de Relaves Filtrados Doña\
+    \ Rosa.  \n3.11.4.1.   Normativa Aplicable Etapa de Cierre  \nEl plan de cierre\
+    \ del depósito estará estructurado de manera tal de cumplir con la reglamentación\
+    \ legal \nvigente y aplicable en Chile, que regula los aspectos de seguridad e\
+    \ impacto ambiental, asociados al \nacopio o depositación de este tipo de residuos\
+    \ originados por tratamiento de minerales. En lo principal, la \nnormativa a considerar\
+    \ corresponde a los siguientes reglamentos:  \n·         Reglamento de Seguridad\
+    \ Minera  \n·         Decreto Supremo Nº594/1999 del Ministerio de Salud  \n3.11.4.2.\
+    \   Obras a Realizar  \nEn el presente punto se describen tanto las obras, como\
+    \ las actividades de control y mantenimiento de \nobras que incluirá el plan de\
+    \ cierre del Depósito de Relaves Filtrados Doña Rosa. Las obras estarán \ndestinadas\
+    \ a satisfacer los requerimientos normados conforme a la reglamentación legal\
+    \ vigente, y"
+  - "A nivel de público objetivo, la estrategia de implementación del programa de\
+    \ difusión considera lo siguiente:  \n \na) Trabajadores \nAsambleas informativas\
+    \ con los trabajadores para informar en detalle sobre los cambios que vienen y\
+    \ que se \nhan socializado de manera paulatina. Se deberá hacer énfasis en todos\
+    \ los aspectos técnicos y operativos del \nPlan de Cierre. La información uno\
+    \ a uno debe ser abordada por la Gerencia de Recursos Humanos.  \nb) Comunidad"
+- source_sentence: ¿Cuál es la altura del muro de pie del depósito?
+  sentences:
+  - "40 \nTambién destaca la abundante riqueza de rapaces y en particular la abundancia\
+    \ de aguiluchos, \nque muestra una población dinámica, con diversos  registros\
+    \ de eventos reproductivos como \nnidos, ejemplares volantones, juveniles y conductas\
+    \ de cortejo.  \nDe las especies encontradas 12 se encuentran con problemas de\
+    \ conservación, destacando \nentre ellas como en Peligro de Extinción las especies\
+    \ de mamíferos Guanaco, Vicuña y \nVizcacha. \n \n5.1.9. Paisaje \n \nEl paisaje\
+    \ local está caracterizado por la infraestructura de caminos y faenas mineras\
+    \ elementos \nque definen la presencia del hombre en el área desde antaño. El\
+    \ paisaje natural de la zona está \ndominado por las condiciones físicas y biológicas\
+    \ de los sistemas desérticos de Atacama, es \ndecir aridez y ausencia casi absoluta\
+    \ de flora y fauna. En la zona no existen áreas declaradas \ncomo sitios de interés\
+    \ turístico o escénico.  \n \n5.1.10. Riesgos naturales \n \nRespecto de los riesgos\
+    \ de remoción en masa se puede indicar que la zona en estudio \ncorresponde a\
+    \ una zona de depositación de antiguos mega aluviones cuyos efectos \ncorresponden\
+    \ hoy a la capa superior de sedimentos que conforman la superficie terrestre.\
+    \  \n \nEl riesgo por remoción en masa en la zona en estudio, es de carácter medio\
+    \ a bajo, capaz de \nser mitigado con obras civiles como encauzamientos, canalizaciones\
+    \ y zanjas de drenaje para \naguas lluvias, evitando socavaciones y facilitando\
+    \ el flujo de las aguas lluvias transformadas en \nescorrentías superficiales."
+  - "Plan de Cierre - Faena Minera Salares Norte |   95 \n \nTabla 8-13: Criterios\
+    \ para el Análisis de Estabilidad del Botadero Sur \nCondición FS Mínimo \nCorto\
+    \ Plazo \n(operacional) \nFalla Superficial  Estático 1,0 \nSísmico (1) \nFalla\
+    \ Profunda  Estático 1,5 \nSísmico 1,2 \nLargo Plazo \n(post-cierre) \nFalla Superficial\
+    \  Estático 1,1 \nSísmico (1) \nFalla Profunda  Estático 1,5 \nSísmico 1,1 \n\
+    (1): El material es depositado me diante volteo de camiones y queda con su ángulo\
+    \ de reposo. Las fallas \nsuperficiales pueden ocurrir, pero las bermas de seguridad\
+    \ evitarán mayores deslizamientos de material.  \nPara los análisis que involucren\
+    \ al depósito de relaves filtrados, ya sea por si solo o junto al botadero Sur,\
+    \ el factor \nde seguridad mínimo para el corto plazo es de 1,5 para casos estáticos\
+    \ y 1,2 para la condición sísmica. Para el largo \nplazo, en tanto, el factor\
+    \ de seguridad mínimo para la condición sísmica es de 1,1. \nLos factores de seguridad\
+    \ obtenidos de los análisis de estabilidad son presentados en la Tabla 8-14 y\
+    \ en la Tabla 8-15. \nTodos los análisis indican que; tanto el diseño del botadero\
+    \ Sur, como el diseño del depósito de relaves filtrados, por \nsí solos como en\
+    \ conjunto, cumplen con los diseños de criterios d e los factores de seguridad.\
+    \  \nLos análisis de fallas profundas han incorporado la determinación del factor\
+    \ de seguridad mínimo para fallas que \nimplican la totalidad del depósito, así\
+    \ como fallas que involucran 2 o 3 bancos, que pueden ser más críticos que \n\
+    aquellos que involucran la totalidad del depósito."
+  - "Los antecedentes a evaluar por parte del SERNAGEOMIN, son: \nD.S. 248 de 2006\
+    \ del \nMin. de Minería y \nEnergía \nReglamento para la Aprobación de Proyectos\
+    \ de Diseño, Construcción, Operación y Cierre de los \nDepósitos de Relaves  \n\
+    \ El EIA o DIA Indica la ubicación del Depósito, Incluyendo: \nARTICULO 14, LETRA\
+    \ c. \n- Plano Regulador de la comuna donde se ubicará el depósito, si lo hubiere,\
+    \ o plano de la \ncomuna o provincia. \n- Las Distancias al Concentrador y a los\
+    \ centros poblados cercanos. \n- Plano escala 1:2.500 de ubicación del depósito,\
+    \ señalando las coordenadas UTM. de sus \nprincipales vértices. \n- Ilustrar la\
+    \ hoya hidrológica afectada, sobre un plano a una escala adecuada, en coordenadas\
+    \ \nU.T.M. \nARTICULO 14, LETRA f. - Presentación de Antecedentes geológicos,\
+    \ Geotécnicos, Hidrológico, Hidrogeológico, Sísmicos, \nMetereológico, Topográfico.\
+    \ \nARTICULO 14, LETRA q. \n- Determinación de la distancia peligrosa, en kilómetros\
+    \ y análisis de la situación en terreno. \n- Plano de la hoya hidrológica afectada\
+    \ por la trayectoria más probable del relave en el evento \nde colapsar el depósito.\
+    \ \nARTICULO 14, LETRA r. - Medidas de Control, mitigación, restauración y compensación\
+    \ de los efectos de accidentes, \nsituaciones de emergencia y eventos naturales,\
+    \ según corresponda."
+- source_sentence: Indica la altura máxima del depósito
+  sentences:
+  - "El trabajo se realizará \nbásicamente con bulldozer y se estima una superficie\
+    \ a cubrir de 31.410 m 2 para el depósito N°1 y 51.604 m2 \npara el depósito N°2.\
+    \ \n \nv. Disposición de estrato de suelo vegetal sobre la superficie y taludes\
+    \ del depósito  \nSe realizará la dispo sición de una capa de suelo vegetal de\
+    \ 0,3 metros de espesor en la superficie y taludes \nde los depósitos de ripios,\
+    \ lo que limitará la infiltración de aguas lluvia producto de precipitaciones.\
+    \ El \nmaterial a utilizar para la cobertura se extraerá de movimie ntos de tierra\
+    \ locales. El trabajo se realizará con \nmaquinaria convencional y se estima un\
+    \ volumen a cubrir para los de los depósitos de ripios N°1 y N°2, será \nde 9.423\
+    \ m3 y 15.481,2 m3 respectivamente. \n \nvi. Nivelación de la superficie del depósito\
+    \ \nSe realizará una nivelación de la superficie de los depósitos de ripios de\
+    \ modo de darles una terminación \ngeométrica tipo “domo” o “convexa” con el objeto\
+    \ de evitar la acumulación de aguas lluvia. Con la citada \nfigura, la superficie\
+    \ tendrá la capacidad de bombeo del agua acumulada hacia los taludes de los bancos\
+    \ para \nsu escurrimiento natural de evacuación hacia las canaletas recolectoras\
+    \ de soluciones y la piscina de \nsedimentación. Se estima una superficie a cubrir\
+    \ de 31.410 m 2 para el depósito N°1 y 51.604 m 2 para el  \ndepósito N°2. \n\
+    \ \nvii. Cierre de accesos"
+  - "Para el control de la velocidad del agua en la descarga de la tubería, se ha\
+    \ considerado la inclusión de \ncámaras para provocar caídas que permiten disminuir\
+    \ la pendiente, con esto se logra controlar la velocidad \nmáxima a 5.5 m/s, además\
+    \ se contempla una estructura amortiguadora que genera un resalto contenido en\
+    \ \nella, para luego trasladar el flujo hacia una canaleta, la cual finalmente\
+    \ descarga en una piscina de \nemergencia que posee una capacidad de 3.000 m3,\
+    \ aproximadamente.  \nPara un mayor detalle del diseño de las obras a proyectar,\
+    \ ver el apartado de Diseños Hidráulicos del \npresente informe y el Plano N°85_11382_H004_Piscina\
+    \ de Emergencia. \nBajo estas condiciones de diseño, se prevé el control total\
+    \ de las aguas lluvias provenientes desde el \nexterior de la cubeta como también\
+    \ de aquellas acumuladas por la precipitación directamente en ésta."
+  - "44 \nRCA  Instalación Compromisos \nDepósito de \nRelaves Secos \nA los taludes\
+    \ y superficie del relave depositado se realizará un \ntratamiento de protección\
+    \ a través de la colocación de una capa \nde material grueso u otro material diseñado\
+    \ especialmente y \nadecuado para evitar la emisión de material particulado. Previo\
+    \ a \nello los taludes serán reperfilados, emparejándose en una \npendiente única,\
+    \ suave, que evite cualquier derrame o “chorreo” \nmenor y que facilite la posterior\
+    \ colocación de la cubierta \nprotectora mencionada anteriormente. Así mismo se\
+    \ ubicará \nseñalética que identifique la zona cubierta por el depósito de \n\
+    relave. \n0256/2010 Bodega de cianuro \nse procederá a desmantelar la infraestructura\
+    \ correspondiente a \nla bodega de almacenamiento de este producto, como parte\
+    \ del \ndesmantelamiento de otras unidades de la mina, plantas e \ninfraestructura\
+    \ de servicios de acuerdo a lo que se establezca en \nel Plan de Cierre. \n209/2012\
+    \ Rajo Quillota \n- La configuración final corresponderá a la del último año de\
+    \ \nexplotación. \n- Guanaco Compañía Minera analizará la seguridad final del\
+    \ rajo y \nbotadero Quillota, y adoptará las medidas técnicas que \ncorrespondan\
+    \ para otorgar estabilidad de largo plazo  los bancos \ndel rajo y el sellado\
+    \ de todas las vías de acceso a éste. \n- Se instalarán señalizaciones referidas\
+    \ a las labores o sectores \n“cerrados”. \n- Asimismo, Guanaco Compañía Minera\
+    \ instalará las \nseñalizaciones necesarias previniendo sobre los posibles riesgos\
+    \ \nde ingreso al botadero y rajos. \n- Se estabilizarán los taludes en rajo y\
+    \ botadero Quillota."
+- source_sentence: Indica si se utiliza Proctor Modificado, o Normal o Estándar para
+    compactar el relave filtrado, y cuál es el nivel de compactación
+  sentences:
+  - "Este programa incluiría \ndos inspecciones al año. Estas inspecciones se pueden\
+    \ integrar fácilmente a otras \nactividades de inspección y monitoreo continuas.\
+    \ También se anticipa que se necesitará \ninspección y/o reparaciones después\
+    \ de la ocurrencia de grandes crecidas.  \nInforme Final  \nComo parte del fin\
+    \ de las operaciones, se consulta elaborar un Informe Final de las condiciones\
+    \ de cierre \ndel depósito, conteniendo los aspectos técnicos fundamentales que\
+    \ se presentan a la fecha del cierre. Tal \ninforme contendrá al menos los siguientes\
+    \ aspectos: \n·         Planos topográficos con registro de dimensiones y geometría\
+    \ final alcanzada.  \n·         Volumen de material almacenado.  \n·         Perfil\
+    \ de densidades y humedades del material depositado y consolidado en el depósito\
+    \ \nde relaves filtrados, de acuerdo a una campaña de exploraciones geotécnicas.\
+    \  \n·         Estabilidad de las estructuras.  \n3.11.4.3.   Manejo de Residuos\
+    \  \nDurante la etapa de cierre se generarán residuos domiciliarios e industriales\
+    \ no peligrosos. El manejo de \nlos residuos se mantendrá de acuerdo con el Plan\
+    \ de Manejo de Residuos de SCMET."
+  - "x Desborde de Aguas lluvias, acumuladas en la cubeta del tranque, provenientes\
+    \ de zonas \naledañas y las que precipitan directamente sobre él. Teniendo en\
+    \ cuenta las siguientes \nexigencias para el Canal Perimetral; vale decir, que\
+    \ posea una capacidad suficiente para captar \naguas lluvias generadas en la cuenca\
+    \ aportante externa,  asociadas a un periodo de retorno de 20 \naños, y con ello\
+    \ ser capaz de evitar el ingreso de estas aguas lluvias a la cubeta. Para este\
+    \ criterio y \nbajo las condiciones actuales, el canal no satisface estas exigencias\
+    \ (detallado en el Anexo 2, \nInforme Técnico Diseño Hidráulico). \n \nII. Estabilidad\
+    \ del Muro: \nx Estabilidad de talud del material de arena para condiciones estáticas\
+    \ y dinámicas. \nConsiderando los últimos antecedentes sísmicos  y reglamentaciones,\
+    \ es necesario  garantizar la \nestabilidad del muro . El análisis detallado se\
+    \ encuentra en el Anexo 3, Informe Técnico de \nEstabilidad de Talud, se emplean\
+    \ dos condiciones de carga: \nx Condición de Carga Estática. Considera  sólo \
+    \ el  estado  tensional  del  material  provocado  \npor  el  peso propio. Además\
+    \ se incluyó en el modelo la acción de un posible nivel freático \nextremo; \n\
+    x Condición de Carga Sísmica. Se simula usando una aproximación pseudo-estática.\
+    \ Para un \nevento  sísmico,  la  aceleración máxima se mantendrá por sólo una\
+    \ fracción de segundos. El \nanálisis pseudo-estático modela los eventos sísmicos\
+    \ conservadoramente con aceleración y \ndirección constantes, es decir, como un\
+    \ pulso infinito."
+  - "Configuración intermedia del Botadero Sur y secciones para el análisis ......................................\
+    \ 12 \nFigura 8-3. Verificación de la distancia de exclusión, para un sismo máximo\
+    \ sismo creíble ICOLD (Depósito \nde Relaves Filtrados y borde de la Plataforma-4432)\
+    \ ............................................................... 14 \nFigura\
+    \ 8-4. Verificación de la distancia de exclusión, para un máximo sismo creíble\
+    \ del ICOLD (Acopio de \nMineral y Plataforma-4473) ........................................................................................................\
+    \ 15 \nFigura 8-5. Esquema de distancia de afectación en caso hipotético de falla\
+    \ del depósit o de relaves ............ 16 \nFigura 8-6. Esquema de distancia\
+    \ de afectación en caso hipotético de falla del depósito de relaves y \nbotadero\
+    \ Sur ..............................................................................................................................\
+    \ 17 \n \nApéndice \nApéndice A: Análisis de Estabilidad Configuración Final \n\
+    Apéndice B: Análisis de Estabilidad Configuración Intermedia"
+- source_sentence: ¿Cuál es el factor de seguridad mínimo para el corto plazo en caso
+    de falla superficial estática en el botadero Sur?
+  sentences:
+  - "Sin perjuicio de ello, en este \nplan de cierre temporal se ha hecho un análisis\
+    \ a nive l de juicio experto respecto de los riesgos \nque se indican en la siguiente\
+    \ tabla.  \nTabla 3-3: Riesgos evaluados Instalaciones Complementarias y Auxiliares.\
+    \ \nInstalación Riesgos evaluados \nInstalaciones \nComplementarias \ny Auxiliares\
+    \ \nIA.1) Caída de Personas o animales a desnivel \nIA.2) Caída de objetos o materiales\
+    \ sobre personas o animales \nIA.3) Afectación a la salud de las personas por\
+    \ estructuras, \nmateriales y/o suelos contaminados \nFuente: Elaborado por MYMA,\
+    \ 2019 \n3.1 Evaluación de Riesgos \na) Evaluación de Riesgos previo a la definición\
+    \ de las medidas de cierre \nUna vez establecida la probabilidad de ocurrencia\
+    \ de los eventos y la severidad de las \nconsecuencias para las personas y el\
+    \ medio ambiente, se debe catalogar el límite de aceptabilidad \ndel riesgo."
+  - "Plan de Cierre - Faena Minera Salares Norte |   95 \n \nTabla 8-13: Criterios\
+    \ para el Análisis de Estabilidad del Botadero Sur \nCondición FS Mínimo \nCorto\
+    \ Plazo \n(operacional) \nFalla Superficial  Estático 1,0 \nSísmico (1) \nFalla\
+    \ Profunda  Estático 1,5 \nSísmico 1,2 \nLargo Plazo \n(post-cierre) \nFalla Superficial\
+    \  Estático 1,1 \nSísmico (1) \nFalla Profunda  Estático 1,5 \nSísmico 1,1 \n\
+    (1): El material es depositado me diante volteo de camiones y queda con su ángulo\
+    \ de reposo. Las fallas \nsuperficiales pueden ocurrir, pero las bermas de seguridad\
+    \ evitarán mayores deslizamientos de material.  \nPara los análisis que involucren\
+    \ al depósito de relaves filtrados, ya sea por si solo o junto al botadero Sur,\
+    \ el factor \nde seguridad mínimo para el corto plazo es de 1,5 para casos estáticos\
+    \ y 1,2 para la condición sísmica. Para el largo \nplazo, en tanto, el factor\
+    \ de seguridad mínimo para la condición sísmica es de 1,1. \nLos factores de seguridad\
+    \ obtenidos de los análisis de estabilidad son presentados en la Tabla 8-14 y\
+    \ en la Tabla 8-15. \nTodos los análisis indican que; tanto el diseño del botadero\
+    \ Sur, como el diseño del depósito de relaves filtrados, por \nsí solos como en\
+    \ conjunto, cumplen con los diseños de criterios d e los factores de seguridad.\
+    \  \nLos análisis de fallas profundas han incorporado la determinación del factor\
+    \ de seguridad mínimo para fallas que \nimplican la totalidad del depósito, así\
+    \ como fallas que involucran 2 o 3 bancos, que pueden ser más críticos que \n\
+    aquellos que involucran la totalidad del depósito."
+  - "El diseño del depósito de relaves filtrados considera, en su configuración final,\
+    \ una distancia de exclu sión de 90 m \nentre el pie del relave y el borde de\
+    \ la plataforma 4.432 del botadero Sur, tal como se muestra en la Figura 8-22.\
+    \ \nEsta distancia es considerada para evitar que cualquier falla del botadero\
+    \ sur afecte el comportamiento del depósito \nde relaves filtrados. \n \nFuente:\
+    \ SRK \nFigura 8-22: Distancia de Exclusión entre el Depósito de Relaves Filtrados\
+    \ y el borde de la Plataforma 4.432"
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+    - type: cosine_precision
+      value: 0.7016129032258065
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.6904761904761905
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.8070386734063438
+      name: Cosine Ap
+    - type: euclidean_accuracy
+      value: 0.6153846153846154
+      name: Euclidean Accuracy
+    - type: euclidean_accuracy_threshold
+      value: -1.2038187980651855
+      name: Euclidean Accuracy Threshold
+    - type: euclidean_f1
+      value: 0.5555555555555556
+      name: Euclidean F1
+    - type: euclidean_f1_threshold
+      value: -0.5824911594390869
+      name: Euclidean F1 Threshold
+    - type: euclidean_precision
+      value: 0.38580246913580246
+      name: Euclidean Precision
+    - type: euclidean_recall
+      value: 0.9920634920634921
+      name: Euclidean Recall
+    - type: euclidean_ap
+      value: 0.2643967106429702
+      name: Euclidean Ap
+    - type: manhattan_accuracy
+      value: 0.6153846153846154
+      name: Manhattan Accuracy
+    - type: manhattan_accuracy_threshold
+      value: -18.68866729736328
+      name: Manhattan Accuracy Threshold
+    - type: manhattan_f1
+      value: 0.5555555555555556
+      name: Manhattan F1
+    - type: manhattan_f1_threshold
+      value: -9.128787994384766
+      name: Manhattan F1 Threshold
+    - type: manhattan_precision
+      value: 0.38580246913580246
+      name: Manhattan Precision
+    - type: manhattan_recall
+      value: 0.9920634920634921
+      name: Manhattan Recall
+    - type: manhattan_ap
+      value: 0.2631529584545813
+      name: Manhattan Ap
+    - type: dot_accuracy
+      value: 0.7938461538461539
+      name: Dot Accuracy
+    - type: dot_accuracy_threshold
+      value: 0.5778889060020447
+      name: Dot Accuracy Threshold
+    - type: dot_f1
+      value: 0.696
+      name: Dot F1
+    - type: dot_f1_threshold
+      value: 0.5186799764633179
+      name: Dot F1 Threshold
+    - type: dot_precision
+      value: 0.7016129032258065
+      name: Dot Precision
+    - type: dot_recall
+      value: 0.6904761904761905
+      name: Dot Recall
+    - type: dot_ap
+      value: 0.8070386734063438
+      name: Dot Ap
+    - type: max_accuracy
+      value: 0.7938461538461539
+      name: Max Accuracy
+    - type: max_accuracy_threshold
+      value: 0.5778889060020447
+      name: Max Accuracy Threshold
+    - type: max_f1
+      value: 0.696
+      name: Max F1
+    - type: max_f1_threshold
+      value: 0.5186799764633179
+      name: Max F1 Threshold
+    - type: max_precision
+      value: 0.7016129032258065
+      name: Max Precision
+    - type: max_recall
+      value: 0.9920634920634921
+      name: Max Recall
+    - type: max_ap
+      value: 0.8070386734063438
+      name: Max Ap
+---
+
+# SentenceTransformer based on sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-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:** [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) <!-- at revision fa97f6e7cb1a59073dff9e6b13e2715cf7475ac9 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
+- **Output Dimensionality:** 384 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+    - json
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### Model Sources
+
+- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
+- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/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}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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})
+  (2): Normalize()
+)
+```
+
+## 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("GbrlOl/finetune-embedding-all-MiniLM-L6-v2-geotechnical-test-v4")
+# Run inference
+sentences = [
+    '¿Cuál es el factor de seguridad mínimo para el corto plazo en caso de falla superficial estática en el botadero Sur?',
+    'Plan de Cierre - Faena Minera Salares Norte |   95 \n \nTabla 8-13: Criterios para el Análisis de Estabilidad del Botadero Sur \nCondición FS Mínimo \nCorto Plazo \n(operacional) \nFalla Superficial  Estático 1,0 \nSísmico (1) \nFalla Profunda  Estático 1,5 \nSísmico 1,2 \nLargo Plazo \n(post-cierre) \nFalla Superficial  Estático 1,1 \nSísmico (1) \nFalla Profunda  Estático 1,5 \nSísmico 1,1 \n(1): El material es depositado me diante volteo de camiones y queda con su ángulo de reposo. Las fallas \nsuperficiales pueden ocurrir, pero las bermas de seguridad evitarán mayores deslizamientos de material.  \nPara los análisis que involucren al depósito de relaves filtrados, ya sea por si solo o junto al botadero Sur, el factor \nde seguridad mínimo para el corto plazo es de 1,5 para casos estáticos y 1,2 para la condición sísmica. Para el largo \nplazo, en tanto, el factor de seguridad mínimo para la condición sísmica es de 1,1. \nLos factores de seguridad obtenidos de los análisis de estabilidad son presentados en la Tabla 8-14 y en la Tabla 8-15. \nTodos los análisis indican que; tanto el diseño del botadero Sur, como el diseño del depósito de relaves filtrados, por \nsí solos como en conjunto, cumplen con los diseños de criterios d e los factores de seguridad.  \nLos análisis de fallas profundas han incorporado la determinación del factor de seguridad mínimo para fallas que \nimplican la totalidad del depósito, así como fallas que involucran 2 o 3 bancos, que pueden ser más críticos que \naquellos que involucran la totalidad del depósito.',
+    'Sin perjuicio de ello, en este \nplan de cierre temporal se ha hecho un análisis a nive l de juicio experto respecto de los riesgos \nque se indican en la siguiente tabla.  \nTabla 3-3: Riesgos evaluados Instalaciones Complementarias y Auxiliares. \nInstalación Riesgos evaluados \nInstalaciones \nComplementarias \ny Auxiliares \nIA.1) Caída de Personas o animales a desnivel \nIA.2) Caída de objetos o materiales sobre personas o animales \nIA.3) Afectación a la salud de las personas por estructuras, \nmateriales y/o suelos contaminados \nFuente: Elaborado por MYMA, 2019 \n3.1 Evaluación de Riesgos \na) Evaluación de Riesgos previo a la definición de las medidas de cierre \nUna vez establecida la probabilidad de ocurrencia de los eventos y la severidad de las \nconsecuencias para las personas y el medio ambiente, se debe catalogar el límite de aceptabilidad \ndel riesgo.',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 384]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### 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.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Semantic Similarity
+
+* Dataset: `sts_dev`
+* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
+
+| Metric             | Value      |
+|:-------------------|:-----------|
+| pearson_cosine     | 0.5694     |
+| spearman_cosine    | 0.5456     |
+| pearson_euclidean  | 0.574      |
+| spearman_euclidean | 0.5456     |
+| pearson_manhattan  | 0.5797     |
+| spearman_manhattan | 0.5534     |
+| pearson_dot        | 0.5694     |
+| spearman_dot       | 0.5456     |
+| pearson_max        | 0.5797     |
+| **spearman_max**   | **0.5534** |
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `quora_duplicates_dev`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                       | Value     |
+|:-----------------------------|:----------|
+| cosine_accuracy              | 0.7938    |
+| cosine_accuracy_threshold    | 0.5779    |
+| cosine_f1                    | 0.696     |
+| cosine_f1_threshold          | 0.5187    |
+| cosine_precision             | 0.7016    |
+| cosine_recall                | 0.6905    |
+| cosine_ap                    | 0.807     |
+| euclidean_accuracy           | 0.6154    |
+| euclidean_accuracy_threshold | -1.2038   |
+| euclidean_f1                 | 0.5556    |
+| euclidean_f1_threshold       | -0.5825   |
+| euclidean_precision          | 0.3858    |
+| euclidean_recall             | 0.9921    |
+| euclidean_ap                 | 0.2644    |
+| manhattan_accuracy           | 0.6154    |
+| manhattan_accuracy_threshold | -18.6887  |
+| manhattan_f1                 | 0.5556    |
+| manhattan_f1_threshold       | -9.1288   |
+| manhattan_precision          | 0.3858    |
+| manhattan_recall             | 0.9921    |
+| manhattan_ap                 | 0.2632    |
+| dot_accuracy                 | 0.7938    |
+| dot_accuracy_threshold       | 0.5779    |
+| dot_f1                       | 0.696     |
+| dot_f1_threshold             | 0.5187    |
+| dot_precision                | 0.7016    |
+| dot_recall                   | 0.6905    |
+| dot_ap                       | 0.807     |
+| max_accuracy                 | 0.7938    |
+| max_accuracy_threshold       | 0.5779    |
+| max_f1                       | 0.696     |
+| max_f1_threshold             | 0.5187    |
+| max_precision                | 0.7016    |
+| max_recall                   | 0.9921    |
+| **max_ap**                   | **0.807** |
+
+<!--
+## 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
+
+#### json
+
+* Dataset: json
+* Size: 1,622 training samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>sentence</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                             | sentence                                                                             | label                                           |
+  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                            | string                                                                               | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 25.34 tokens</li><li>max: 69 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 54 tokens</li><li>mean: 233.59 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~59.70%</li><li>1: ~40.30%</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                                                                                                                           | sentence                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | label          |
+  |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>Indica si se utiliza Proctor Modificado, o Normal o Estándar para compactar el relave filtrado, y cuál es el nivel de compactación</code> | <code>PLAN DE CIERRE  TEMPO RAL – FAENA MINERA EL TOQUI  <br> Sociedad Contractual Minera El Toqui <br>Capítulo 7 – Análisis de las Instalaciones <br>  <br> <br>REVISIÓN [ 0]  <br>7-107   <br> <br>Figura 7-38: Ubicación Parque Eólico <br> <br>Fuente: SCMET, 2018 <br>- Red de Abastecimiento de Energía : Está compuesta por todas las instalaciones utilizadas <br>para la distribución de la energía hacia todos los sectores de la faena, se compone de: <br>o Líneas de alta tensión: 30.000 metros lineales. <br>o Líneas de baja tensión: 2.000 metros lineales. <br>o Estaciones de combustible: Las minas que cuentan con estaciones de combustible <br>corresponden a Concordia, Estatuas, Doña Rosa. <br>o Subestaciones eléctricas: A continuación se presenta una tabla con las <br>subestaciones significativas y sus características.  <br>o Sala eléctrica de la Planta de Procesos <br>o Subestación eléctrica TDR Confluencia (fue desmantelada).</code>                                                                                                           | <code>0</code> |
+  | <code>¿Cuál es la ubicación del Pozo Monitoreos?</code>                                                                                         | <code>64 <br>Figura 5.42: Caminos internos de acceso (2) . 64 <br>Figura 5.43: Patio de RISES . 65 <br>Figura 5.44: Bodega de almacenamiento temporal de residuos peligrosos . 66 <br>Figura 5.45: Bodega de almacenamiento de residuos domésticos . 67 <br>Figura 5.46: Ubicación Pozo Monitoreos . 100 <br>Figura 5.47: Caminos internos Planta Catemu . 107 <br> <br>ANEXOS <br> <br>ANEXO A :  . ANTECEDENTES LEGALES <br>ANEXO B :  . RESOLUCIONES  <br>ANEXO C:  . PROPIEDAD MINERA <br>ANEXO D:  . INFORME DE VIDA ÚTIL <br>ANEXO E:  . PLANOS <br>ANEXO F:  . EVALUACIÓN DE RIESGOS  <br>ANEXO G:  . PLANILLA DE VALORIZACIÓN <br>ANEXO H:  . RESPALDO DE PRECIOS UNITARIOS <br>ANEXO I: .  GARANTÍA FINANCIERA</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            | <code>1</code> |
+  | <code>se especifican antecedentes geofísicos?</code>                                                                                            | <code>Hay numerosas comunidades edáficas, una <br>de las cuales es el bosque de arrayán (Luma apiculata), de las orillas de ríos y lagos. <br>Considerando la clasificación de la vegetación natural de Chile de Gajardo (1993), las instalaciones <br>en cuestión se ubican en la formación del Bosque caducifolio de Aysén, que engloba básicamente <br>a bosques de lenga (Nothofagus pumilio), los que pueden encontrarse desde el sur de la X Región, <br>pero están representados en su forma característica en la XI Región. Son relativamente <br>homogéneos en composición florística y en su estructura, distribuyéndose en  un ambiente con un <br>fuerte gradiente de precipitación de oeste a este, sobre un relieve de grandes variaciones en la <br>altitud. Ha sido muy afectado por la intervención humana, persistiendo su condición original <br>solamente en sectores locales. <br>Con relación a las especies de flora terrestre en categoría de conservación, en la undécima región <br>existen 2 especies que se encuentran incluidas en el listado naci...</code> | <code>0</code> |
+* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `num_train_epochs`: 100
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### 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`: 2e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1.0
+- `num_train_epochs`: 100
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `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
+- `use_ipex`: False
+- `bf16`: False
+- `fp16`: True
+- `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}
+- `deepspeed`: None
+- `label_smoothing_factor`: 0.0
+- `optim`: adamw_torch
+- `optim_args`: None
+- `adafactor`: False
+- `group_by_length`: False
+- `length_column_name`: length
+- `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
+- `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
+- `dispatch_batches`: None
+- `split_batches`: None
+- `include_tokens_per_second`: False
+- `include_num_input_tokens_seen`: False
+- `neftune_noise_alpha`: None
+- `optim_target_modules`: None
+- `batch_eval_metrics`: False
+- `eval_on_start`: False
+- `use_liger_kernel`: False
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+| Epoch   | Step | Training Loss | sts_dev_spearman_max | quora_duplicates_dev_max_ap |
+|:-------:|:----:|:-------------:|:--------------------:|:---------------------------:|
+| 0       | 0    | -             | 0.5534               | 0.8070                      |
+| 2.3902  | 100  | 4.6587        | -                    | -                           |
+| 4.7805  | 200  | 2.3234        | -                    | -                           |
+| 7.1463  | 300  | 0.869         | -                    | -                           |
+| 9.5366  | 400  | 0.2738        | -                    | -                           |
+| 11.9268 | 500  | 0.328         | -                    | -                           |
+| 14.2927 | 600  | 0.1296        | -                    | -                           |
+| 16.6829 | 700  | 0.1233        | -                    | -                           |
+| 19.0488 | 800  | 0.1024        | -                    | -                           |
+| 21.4390 | 900  | 0.0337        | -                    | -                           |
+| 23.8293 | 1000 | 0.0033        | -                    | -                           |
+| 26.1951 | 1100 | 0.0508        | -                    | -                           |
+| 28.5854 | 1200 | 0.0221        | -                    | -                           |
+| 30.9756 | 1300 | 0.0167        | -                    | -                           |
+| 33.3415 | 1400 | 0.0003        | -                    | -                           |
+| 35.7317 | 1500 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 38.0976 | 1600 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 40.4878 | 1700 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 42.8780 | 1800 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 45.2439 | 1900 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 47.6341 | 2000 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 50.0244 | 2100 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 52.3902 | 2200 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 54.7805 | 2300 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 57.1463 | 2400 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 59.5366 | 2500 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 61.9268 | 2600 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 64.2927 | 2700 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 66.6829 | 2800 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 69.0488 | 2900 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 71.4390 | 3000 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 73.8293 | 3100 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 76.1951 | 3200 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 78.5854 | 3300 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 80.9756 | 3400 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 83.3415 | 3500 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 85.7317 | 3600 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 88.0976 | 3700 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 90.4878 | 3800 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 92.8780 | 3900 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 95.2439 | 4000 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 97.6341 | 4100 | 0.0           | -                    | -                           |
+
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.16
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.48.1
+- PyTorch: 2.5.1+cu124
+- Accelerate: 1.3.0
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.21.0
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### CoSENTLoss
+```bibtex
+@online{kexuefm-8847,
+    title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
+    author={Su Jianlin},
+    year={2022},
+    month={Jan},
+    url={https://kexue.fm/archives/8847},
+}
+```
+
+<!--
+## 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.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,26 @@
+{
+  "_name_or_path": "embedding_finetune/checkpoint-4100",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 384,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 1536,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 6,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.48.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 30522
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.48.1",
+    "pytorch": "2.5.1+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7c62983dff3444e6f424204b666eba368a3f164d4d496bce51c7a2d834233591
+size 90864192

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 256,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "100": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "101": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "102": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "103": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": true,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 128,
+  "model_max_length": 256,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}