sentence-transformers safetensors xlm-roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:43804 loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 base_model:finetune:sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 model-index autotrain_compatible text-embeddings-inference endpoints_compatible region:us
---
base_model: sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
- dot_accuracy@1
- dot_accuracy@3
- dot_accuracy@5
- dot_accuracy@10
- dot_precision@1
- dot_precision@3
- dot_precision@5
- dot_precision@10
- dot_recall@1
- dot_recall@3
- dot_recall@5
- dot_recall@10
- dot_ndcg@10
- dot_mrr@10
- dot_map@100
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:43804
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: 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?
  sentences:
  - ' 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.
- source_sentence: Tôi bị tình trạng nuốt nước miếng có cảm giác bị vướng ở cổ, không
    đau rát, không ho sốt, ăn uống bình thường đã 1 ngày nay. Chỉ có nuốt nước miếng
    là có cảm giác vướng thôi, lỗ tai bên trái thì cảm giác ngứa nhẹ. Xin hỏi là bệnh
    gì vậy ạ?
  sentences:
  - "Em Lan thân mến, Hiện nay, xét nghiệm được xem là một xét nghiệm\r\nthường quy,\
    \ nên thai kỳ của em cũng rất cần được làm những xét nghiệm này mặc\r\ndù gia\
    \ đình em không có bệnh lý bất thường. Tuy nhiên, thai kỳ của em đã qua thời gian\
    \ làm xét nghiệm Double test, bây\r\ngiờ em phải chờ đến lúc thai được 16 – 18\
    \ tuần tuổi, làm xét nghiệm Triple test\r\nem nhé! Chúc em và bé khỏe mạnh!"
  - 'Trường hợp thoái hóa cột sống thắt lưng gây đau mỏi liên tục dù đã dùng thuốc
    giảm đau liều cao Chào em, Thoái hóa khớp, thoái hóa cột sống là tiến trình lão
    hóa không thể tránh khỏi của con người, đặc biệt có thể xảy ra sớm và nhanh hơn
    ở người nữ sau mãn kinh, sinh nở nhiều, suy dinh dưỡng hay ăn uống thiếu chất
    khoáng, lao động vất vả lúc còn trẻ. Trường hợp thoái hóa cột sống thắt lưng gây
    đau mỏi liên tục dù đã dùng thuốc giảm đau liều cao, đặc biệt là đau lan xuống
    hai chân, tê yếu hai chân thì cần chụp MRI cột sống để tầm soát thoát vị đĩa đệm
    chèn ép tủy sống. Trường hợp của em, mới phát hiện thoái hóa cột sống thắt lưng
    gần đây, cũng mới uống thuốc 1 tuần và không duy trì nữa, việc đau lưng vẫn còn
    âm ỉ nhưng không lan xuống hai chân thì chưa đến mức cần chụp MRI cột sống thắt
    lưng. Nhưng mà, em cần tích cực điều trị để bệnh thoái hóa cột sống thắt lưng
    không tiến triển nặng hơn. Bệnh này trị khỏi hoàn toàn là không thể, vì sinh lão
    bệnh tử không thể cải hoàn, nhưng mà việc điều trị tích cực sẽ giúp khống chế
    được bệnh, giảm đau và giảm tốc độ tiến triển của bệnh. Về việc sử dụng thuốc,
    dù là thuốc Tây hay thuốc Đông y, em cũng cần phải thăm khám bs ck cơ xương khớp
    (Tây y) hay ck y học cổ truyền (Đông y) để được kê thuốc phù hợp. các thuốc thường
    dùng là giảm đau, giãn cơ, bổ sung vi khoáng chất (canxi, vitamin D3, magie...).
    Bên cạnh đó, về phương pháp giảm đau hỗ trợ không dùng thuốc, em nên chú ý: -
    Chú ý thay đổi tư thế trong quá trình làm việc, không giữ mãi một tư thế trong
    nhiều giờ liền. Ngồi làm việc đúng tư thế để tránh các bệnh cột sống. - Vận động
    đúng cách, khi vác vật nặng không vặn cột sống. - Thường xuyên tập thể dục rèn
    luyện để cột sống vững chắc, cơ thể dẻo dai, bơi cũng được mà yoga là tốt nhất.
    - Ăn uống khoa học, xây dựng chế độ dinh dưỡng hợp lý, tăng cường nhóm thực phẩm
    giàu canxi, vitamin D, omega 3… giúp nâng cao độ chắc khỏe của đĩa đệm cũng như
    xương khớp. - Duy trì cân nặng bình thường, tránh để tăng cân quá mức. - Tư thế
    ngủ: nằm ngửa trên ván cứng hay nệm bông ép chặt, tránh nệm lò xo hay nệm cao
    su quá mềm, có thể đệm ở vùng khoeo làm co nhẹ khớp gối và khớp háng, nên nằm
    đầu thấp không gối sẽ tốt cho cột sống cổ. - Có thể thực hiện điều trị vật lý
    và các liệu pháp phản xạ: bao gồm phương pháp nhiệt như chườm nóng (túi nước,
    muối rang, cám rang, lá lốt, lá ngải cứu nóng); dùng các dòng điện tại khoa vật
    lý trị liệu, điều trị bằng laser; châm cứu, kéo cơ để hỗ trợ giảm đau cơ cạnh
    sống. Trân trọng!'
  - Chào bạn, Nuốt vướng ở cổ thường gặp trong một số bệnh lý viêm nhiễm hầu họng
    như viêm họng, viêm amidan mạn, trào ngược dạ dày thực quản, hội chứng chảy mũi
    sau… Đây là có thể là triệu chứng đầu tiên báo hiệu một đợt bùng phát cấp tính
    của viêm nhiễm hô hấp trên do triệu chứng mới chỉ xuất hiện 1 ngày. Bạn nên khám
    bác sĩ Tai mũi họng để thăm khám trực tiếp, đánh giá và kê toa điều trị bạn nhé!
    Thân mến.
- source_sentence: Chào bác sĩ, em bị gãy xương gót, đã đóng đinh đến nay được gần
    5 tuần. Vậy 6 tuần em tháo đinh được chưa ạ?
  sentences:
  - ' Chào em, gồm 2 trị số, trị số lớn nhất gọi là huyết áp tâm thu, bình thường
    < 140 và > 90 mmHg; trị số thấp nhất gọi là huyết áp tâm trương, bình thường <
    90 và > 60 mmHg. Huyết áp có thể tăng khi căng thẳng, do lo lắng, do hội chứng
    áo choàng trắng (khi vào bv, khi gặp bác sĩ thì huyết áp cao), bệnh lý viêm nhiễm,
    do cafe, khi khó thở... nhìn chung là các stress đối với cơ thể. Như vậy, huyết
    áp ghi nhận ở những lúc cơ thể đang lo lắng, bồn chồn, có bệnh thì sẽ không phản
    ánh chính xác được huyết áp dao động bình thường của người bệnh. Do vậy em nên
    khám chuyên khoa tim mạch, bác sĩ sẽ thăm khám và làm xét nghiệm kiểm tra xem
    em có các dấu chứng của tăng huyết áp hay không (như dày thành tim, tiểu đạm,
    đo huyết áp 24 giờ...) để xác định em có tăng huyết áp hay không và điều trị thích
    hợp. Những triệu chứng hoa mắt, chóng mặt, đau đầu, đau 1 bên mắt, tiểu nhiều
    có thể là do bệnh tăng huyết áp gây ra (ảnh hưởng lên mạch máu não, lên thận...)
    hoặc là 1 bệnh lý khác như thiếu máu, rối loạn tiền đình, viêm nhiễm hệ thống,
    viêm mũi xoang, bệnh lý mạch máu não... (và tăng huyết áp chỉ là phản ứng của
    cơ thể khi có stress). Để tìm ra bệnh và giải quyết nỗi lo về bệnh, em nên đến
    bệnh viện để kiểm tra sức khỏe em nhé. Thân mến! '
  - ' Chào em, Thời điểm 6 tuần là quá sớm để rút đinh cố định xương gót (trừ trường
    hợp khung cố định xương bên ngoài). Tháo đinh vít kim loại chỉ bắt buộc thực hiện
    sớm trong những trường hợp bất thường như gãy vít, nhiễm trùng, khớp giả... gây
    ra các triệu chứng bất thường với bệnh nhân mà thôi. Em nên tái khám tại chuyên
    khoa Chấn thương Chỉnh hình để bác sĩ kiểm tra lại việc lành xương của em tốt
    chưa và dặn em lịch trình rút đinh phù hợp, em nhé. Thân mến.'
  - K dạ dày không điều trị tiên lượng sống khá ngắn Chào em, K dạ dày là ung thư
    dạ dày. Bệnh ung thư dạ dày là bệnh lý ác tính và có chỉ định phẫu thuật cắt khối
    u – cắt dạ dày khi còn có thể cắt được. Nếu đã phát hiện ung thư dạ dày mà không
    điều trị phẫu thuật thì thời gian sống của bệnh nhân trung bình là 6 tháng đến
    1 năm tùy loại ung thư dạ dày, khi ung thư tiến triển di căn có thể gây nhiều
    đau đớn hơn. Hiện tại chị em đang bị suy nhược cơ thể nhiều, không ăn uống được,
    đau nhiều do ung thư dạ dày là có chỉ định vào bệnh viện nằm điều trị luôn rồi,
    chứ không thể nào lấy thuốc mà không tới phòng khám được đâu. Vô bệnh viện chị
    em sẽ được truyền dịch, chích thuốc, nâng thể trạng lên rồi mới tính đến chuyện
    điều trị khối ung thư kia. Em đưa chị em đến bệnh viện càng sớm càng tốt, tốt
    nhất là bệnh viện Ung bướu, em nhé.
- source_sentence: "Thưa bác sĩ,\r\n\r\nEm bị đục thủy tinh thể do chấn thương và\
    \ vừa mổ mắt về và em cũng bị cận thị. Thời gian khoảng 1 tuần em thấy mắt mình\
    \ nhìn chỉ rõ hơn được 1 phần nào. Nhìn xa thì vẫn thấy nhưng vẫn mờ mờ. Bác sĩ\
    \ cho em lời khuyên nên làm cách nào và mắt em có thể sáng lại như bình thường\
    \ được không ạ?\r\n\r\nEm xin chân thành cảm ơn! (Minh Tiến - Bình Định)"
  sentences:
  - Bạn Minh Tiến thân mến, Hiện nay phẫu thuật đục thủy tinh thể đã được y học nói
    chung và ngành Nhãn khoa Việt Nam thực hiện hoàn chỉnh đến mức tuyệt vời. Phẫu
    thuật này được xem như một cuộc cách mạng rất đáng tự hào của ngành nhãn khoa.
    Hàng ngày có thể tới hàng ngàn ca phẫu thuật đem lại ánh sáng cho người mù lòa
    đục thể thủy tinh tại Việt Nam. Nói như vậy để giúp cho bạn hiểu rõ phẫu thuật
    này các bác sĩ Việt Nam thực hiện rất thường xuyên và rất tốt. Tuy nhiên, với
    mắt đục thủy tinh thể do chấn thương của bạn là ca phẫu thuật tương đối không
    đơn giản. Thêm vào đó ngoài đục thủy tinh thể do chấn thương, mắt bạn cũng có
    thể kèm theo tổn thương ở các bộ phận khác của mắt mà trước mổ bác sĩ khó có thể
    chẩn đoán được. Với hai lý do nêu trên, nên đôi khi mắt mổ khó có thể tốt theo
    ý muốn của cả bệnh nhân lẫn thầy thuốc. Bạn cần có thời gian theo dõi và điều
    trị tiếp sau mổ. Sau thời gian ổn định khoảng 1 tháng, bạn cần đo thử kính xem
    có cải thiện thị lực thêm không? Chúc bạn may mắn!
  - Chào em, Bình thường các hạch trong cơ thể không sưng to lên đến mức có thể sờ
    chạm hay nhận biết được. Vì thế, hạch sưng lên, hay thường gọi là nổi hạch, là
    một triệu chứng bất thường của cơ thể. Cho nên, em lo lắng là đúng khi phát hiện
    hạch ở vùng cổ. Hạch bạch huyết đóng vai trò quan trọng đối với hoạt động của
    hệ miễn dịch. Chúng chứa các tế bào miễn dịch như lympho bào, đại thực bào...
    có chức năng miễn dịch chống lại các yếu tố lạ như vi khuẩn, virus, kí sinh trùng...
    xâm nhập vào cơ thể. Trong quá trình đó các hạch có thể bị viêm và sưng lên. Một
    số trường hợp hạch sưng có thể là hạch ung thư hoặc di căn. Đặc điểm của hạch
    viêm là nhỏ, số lượng ít, bờ tròn đều, không phát triển theo thời gian, không
    xâm lấn da xung quanh. Thông thường đối với hạch viêm thì nguồn viêm có thể tấn
    công tại hạch, cũng có khi là hạch viêm phản ứng với ổ viêm nhiễm cạnh đó, điều
    trị hết viêm thì hạch sẽ lặn dần, có thể lặn chậm hơn vài tuần đến vài tháng,
    có một số loại hạch cũng là hạch viêm nhưng mà chỉ giảm kích thước rồi cứ "lì"
    vậy luôn - không lặn hẳn nhưng không còn sưng như trước và vẫn giữ hình ảnh của
    hạch viêm, cũng có loại hạch viêm sau lại chuyển sang xơ chai hóa như sẹo cũ và
    không lặn. Như vậy, em có 1 hạch vùng cổ đã được xác định là hạch viêm thông qua
    sinh thiết hạch cách đây 10 năm. Trong vòng 10 năm nay, hạch cổ đó không có triệu
    chứng bất thường. Gần đây, hạch cổ đó có biểu hiện viêm trở lại, mặc dù em uống
    thuốc (tự mua) thì hạch hết sưng đau, nhưng em cũng cần khám lại bên chuyên khoa
    ung bướu để kiểm tra tổng quát lại 1 lần, tìm nguyên nhân gây kích thích hạch
    viêm này tái hoạt động, xem là nguyên nhân lành tính hay tiềm ẩn nguyên nhân khác
    (vì lần kiểm tra trước đã cách đây 10 năm rồi), em nhé.
  - ' Chào em, Trường hợp em mô tả là những bất thường của hệ hô hấp có thể là bệnh
    lý tai mũi họng hay hô hấp dưới như viêm phổi, viêm phế quản, em cần đến các cơ
    sở y tế chuyên sâu tai mũi họng hay hô hấp để khám thêm. Những biểu hiện đó hoàn
    toàn không có cơ sở nghĩ . Thân mến!'
- source_sentence: Bác sĩ cho em hỏi, em bị rạn nứt xương gót chân bên phải. Em bị
    hơn 1 tháng nay rồi. Em bỏ thuốc lá. Em muốn hỏi bác sĩ thông thường bó bột hơn
    hay thuốc lá hơn? Như của em khoảng bao lâu thì khỏi? Và giờ em vẫn chưa đi được
    bác sĩ ạ. Em cảm ơn.
  sentences:
  - 'Câu hỏi của em rất chân thành. Tự ý thức quyết tâm cai nghiệm là điều đáng quý.
    Nếu em tiếp tục sử dụng thì tình trạng sẽ tồi tệ hơn rất nhiều. Ba yếu tố quan
    trọng nhất và tiến hành đồng thời để cai nghiện thành công, đó là: 1. Ý chí 2.
    Sự hiểu biết thấu đáo 3. Môi trường thân thiện. Các Trung tâm cai nghiện sẽ giúp
    em phần 2 và phần 3, từ đó sẽ củng cố phần 1 của em. Trường hợp ở nhà mà em tự
    cai, thực hành mỗi ngày với 3 điều kiện trên, em sẽ thành công như nhiều bạn khác.
    Không nên nôn nóng, sốt ruột. Trước tiên em phải thuộc lòng và thực hành những
    quy tắc này thành thói quen và áp dụng suốt đời. Nhiều trường hợp cai được vài
    năm vẫn tái nghiện. Do đó, nên tránh xa những "nguồn" khiến em tái nghiện, tránh
    xa bạn bè nghiện ngập em nhé. Chúc em quyết tâm và đem lại niềm vui cho bố mẹ.'
  - Chào em, Thứ nhất, bắt buộc phải có phim Xquang để biết em có thực sự nứt xương
    gót hay bị gãy phức tạp hơn, vì nhiều trường hợp tưởng chỉ nứt xương thôi nhưng
    thật ra là vỡ phức tạp, phải phẫu thuật mới nhanh ổn được. Thứ hai, theo nguyên
    tắc điều trị nứt gãy xương là phải cố định tốt để can xương mọc ra, chỗ nứt gãy
    mới được nối liền. Do đó, nếu bó bột thì chân sẽ được cố định liên tục trong 4-6
    tuần, còn bó lá thì phải thay thường xuyên, mỗi lần thay là 1 lần xê dịch nên
    xương khó lành. Tốt hơn hết em nên đến Bệnh viện Chấn thương Chỉnh hình để được
    kiểm tra và điều trị thích hợp, em nhé. Thân mến.
  - Chào bạn, Qua hình ảnh sang thương và mô tả triệu chứng, bệnh lý của bạn có khả
    năng là chàm hay còn gọi là viêm da dị ứng với đặc điểm là viêm và nổi mụn nhỏ,
    ngứa ngáy. Nguyên nhân của chàm hiện nay chưa rõ nhưng có thể do cơ địa dị ứng
    (người mắc hen, viêm mũi dị ứng có nguy cơ cao mắc chàm), do kích thích của hóa
    chất như nước rửa chén, bột giặt, cao su, kim loại, chất liệu giày dép (chàm tiếp
    xúc),... Thời tiết lạnh, stress, đổ mồ hôi nhiều và phấn hoa... cũng là những
    nguyên nhân có thể khiến da bị chàm. Chàm cũng có thể gặp ở người bị suy van tĩnh
    mạch, giãn tĩnh mạch chân khiến tình trạng bệnh dai dẳng, kém đáp ứng điều trị.
    Điều trị chàm thường phải sử dụng một số loại thuốc bôi da kéo dài, có thể để
    lại tác dụng phụ, do đó bạn nên khám BS Da liễu để kê toa loại thuốc phù hợp.
    Ngoài ra, bạn nên chú ý xem có yếu tố nào thường kích thích khởi phát chàm để
    tránh cho bệnh tái phát bạn nhé! Thân mến.
model-index:
- name: SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2
  results:
  - task:
      type: information-retrieval
      name: Information Retrieval
    dataset:
      name: Unknown
      type: unknown
    metrics:
    - type: cosine_accuracy@1
      value: 0.7010591672753835
      name: Cosine Accuracy@1
    - type: cosine_accuracy@3
      value: 0.8177501826150475
      name: Cosine Accuracy@3
    - type: cosine_accuracy@5
      value: 0.8661431701972242
      name: Cosine Accuracy@5
    - type: cosine_accuracy@10
      value: 0.9174579985390796
      name: Cosine Accuracy@10
    - type: cosine_precision@1
      value: 0.7010591672753835
      name: Cosine Precision@1
    - type: cosine_precision@3
      value: 0.2725833942050158
      name: Cosine Precision@3
    - type: cosine_precision@5
      value: 0.1732286340394448
      name: Cosine Precision@5
    - type: cosine_precision@10
      value: 0.09174579985390795
      name: Cosine Precision@10
    - type: cosine_recall@1
      value: 0.7010591672753835
      name: Cosine Recall@1
    - type: cosine_recall@3
      value: 0.8177501826150475
      name: Cosine Recall@3
    - type: cosine_recall@5
      value: 0.8661431701972242
      name: Cosine Recall@5
    - type: cosine_recall@10
      value: 0.9174579985390796
      name: Cosine Recall@10
    - type: cosine_ndcg@10
      value: 0.8070841780822828
      name: Cosine Ndcg@10
    - type: cosine_mrr@10
      value: 0.7719742425823513
      name: Cosine Mrr@10
    - type: cosine_map@100
      value: 0.7757249326329682
      name: Cosine Map@100
    - type: dot_accuracy@1
      value: 0.7010591672753835
      name: Dot Accuracy@1
    - type: dot_accuracy@3
      value: 0.8177501826150475
      name: Dot Accuracy@3
    - type: dot_accuracy@5
      value: 0.8661431701972242
      name: Dot Accuracy@5
    - type: dot_accuracy@10
      value: 0.9174579985390796
      name: Dot Accuracy@10
    - type: dot_precision@1
      value: 0.7010591672753835
      name: Dot Precision@1
    - type: dot_precision@3
      value: 0.2725833942050158
      name: Dot Precision@3
    - type: dot_precision@5
      value: 0.1732286340394448
      name: Dot Precision@5
    - type: dot_precision@10
      value: 0.09174579985390795
      name: Dot Precision@10
    - type: dot_recall@1
      value: 0.7010591672753835
      name: Dot Recall@1
    - type: dot_recall@3
      value: 0.8177501826150475
      name: Dot Recall@3
    - type: dot_recall@5
      value: 0.8661431701972242
      name: Dot Recall@5
    - type: dot_recall@10
      value: 0.9174579985390796
      name: Dot Recall@10
    - type: dot_ndcg@10
      value: 0.8070841780822828
      name: Dot Ndcg@10
    - type: dot_mrr@10
      value: 0.7719742425823513
      name: Dot Mrr@10
    - type: dot_map@100
      value: 0.7757249326329682
      name: Dot Map@100
---

# SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2). 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:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2) <!-- at revision adbb5d9bbbb4ee9541be36d93de604a7c3dfa143 -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **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/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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (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})
  (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("meandyou200175/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2_finetune-512")
# Run inference
sentences = [
    'Bác sĩ cho em hỏi, em bị rạn nứt xương gót chân bên phải. Em bị hơn 1 tháng nay rồi. Em bỏ thuốc lá. Em muốn hỏi bác sĩ thông thường bó bột hơn hay thuốc lá hơn? Như của em khoảng bao lâu thì khỏi? Và giờ em vẫn chưa đi được bác sĩ ạ. Em cảm ơn.',
    'Chào em, Thứ nhất, bắt buộc phải có phim Xquang để biết em có thực sự nứt xương gót hay bị gãy phức tạp hơn, vì nhiều trường hợp tưởng chỉ nứt xương thôi nhưng thật ra là vỡ phức tạp, phải phẫu thuật mới nhanh ổn được. Thứ hai, theo nguyên tắc điều trị nứt gãy xương là phải cố định tốt để can xương mọc ra, chỗ nứt gãy mới được nối liền. Do đó, nếu bó bột thì chân sẽ được cố định liên tục trong 4-6 tuần, còn bó lá thì phải thay thường xuyên, mỗi lần thay là 1 lần xê dịch nên xương khó lành. Tốt hơn hết em nên đến Bệnh viện Chấn thương Chỉnh hình để được kiểm tra và điều trị thích hợp, em nhé. Thân mến.',
    'Chào bạn, Qua hình ảnh sang thương và mô tả triệu chứng, bệnh lý của bạn có khả năng là chàm hay còn gọi là viêm da dị ứng với đặc điểm là viêm và nổi mụn nhỏ, ngứa ngáy. Nguyên nhân của chàm hiện nay chưa rõ nhưng có thể do cơ địa dị ứng (người mắc hen, viêm mũi dị ứng có nguy cơ cao mắc chàm), do kích thích của hóa chất như nước rửa chén, bột giặt, cao su, kim loại, chất liệu giày dép (chàm tiếp xúc),... Thời tiết lạnh, stress, đổ mồ hôi nhiều và phấn hoa... cũng là những nguyên nhân có thể khiến da bị chàm. Chàm cũng có thể gặp ở người bị suy van tĩnh mạch, giãn tĩnh mạch chân khiến tình trạng bệnh dai dẳng, kém đáp ứng điều trị. Điều trị chàm thường phải sử dụng một số loại thuốc bôi da kéo dài, có thể để lại tác dụng phụ, do đó bạn nên khám BS Da liễu để kê toa loại thuốc phù hợp. Ngoài ra, bạn nên chú ý xem có yếu tố nào thường kích thích khởi phát chàm để tránh cho bệnh tái phát bạn nhé! Thân mến.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# 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

#### Information Retrieval

* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)

| Metric              | Value      |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1   | 0.7011     |
| cosine_accuracy@3   | 0.8178     |
| cosine_accuracy@5   | 0.8661     |
| cosine_accuracy@10  | 0.9175     |
| cosine_precision@1  | 0.7011     |
| cosine_precision@3  | 0.2726     |
| cosine_precision@5  | 0.1732     |
| cosine_precision@10 | 0.0917     |
| cosine_recall@1     | 0.7011     |
| cosine_recall@3     | 0.8178     |
| cosine_recall@5     | 0.8661     |
| cosine_recall@10    | 0.9175     |
| cosine_ndcg@10      | 0.8071     |
| cosine_mrr@10       | 0.772      |
| **cosine_map@100**  | **0.7757** |
| dot_accuracy@1      | 0.7011     |
| dot_accuracy@3      | 0.8178     |
| dot_accuracy@5      | 0.8661     |
| dot_accuracy@10     | 0.9175     |
| dot_precision@1     | 0.7011     |
| dot_precision@3     | 0.2726     |
| dot_precision@5     | 0.1732     |
| dot_precision@10    | 0.0917     |
| dot_recall@1        | 0.7011     |
| dot_recall@3        | 0.8178     |
| dot_recall@5        | 0.8661     |
| dot_recall@10       | 0.9175     |
| dot_ndcg@10         | 0.8071     |
| dot_mrr@10          | 0.772      |
| dot_map@100         | 0.7757     |

<!--
## 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 Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 5
- `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`: steps
- `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`: 5
- `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`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `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
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch  | Step  | Training Loss | Validation Loss | cosine_map@100 |
|:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|:--------------:|
| 0      | 0     | -             | -               | 0.3084         |
| 0.0365 | 100   | 0.8069        | -               | -              |
| 0.0730 | 200   | 0.4309        | -               | -              |
| 0.1096 | 300   | 0.3472        | -               | -              |
| 0.1461 | 400   | 0.3221        | -               | -              |
| 0.1826 | 500   | 0.2659        | -               | -              |
| 0.2191 | 600   | 0.2762        | -               | -              |
| 0.2557 | 700   | 0.2554        | -               | -              |
| 0.2922 | 800   | 0.2518        | -               | -              |
| 0.3287 | 900   | 0.2493        | -               | -              |
| 0.3652 | 1000  | 0.213         | 0.1558          | 0.6604         |
| 0.4018 | 1100  | 0.2022        | -               | -              |
| 0.4383 | 1200  | 0.1982        | -               | -              |
| 0.4748 | 1300  | 0.2231        | -               | -              |
| 0.5113 | 1400  | 0.1774        | -               | -              |
| 0.5478 | 1500  | 0.2036        | -               | -              |
| 0.5844 | 1600  | 0.202         | -               | -              |
| 0.6209 | 1700  | 0.1606        | -               | -              |
| 0.6574 | 1800  | 0.195         | -               | -              |
| 0.6939 | 1900  | 0.171         | -               | -              |
| 0.7305 | 2000  | 0.1566        | 0.1344          | 0.6768         |
| 0.7670 | 2100  | 0.1685        | -               | -              |
| 0.8035 | 2200  | 0.1427        | -               | -              |
| 0.8400 | 2300  | 0.1327        | -               | -              |
| 0.8766 | 2400  | 0.1455        | -               | -              |
| 0.9131 | 2500  | 0.1513        | -               | -              |
| 0.9496 | 2600  | 0.1463        | -               | -              |
| 0.9861 | 2700  | 0.1333        | -               | -              |
| 1.0226 | 2800  | 0.1234        | -               | -              |
| 1.0592 | 2900  | 0.1014        | -               | -              |
| 1.0957 | 3000  | 0.1298        | 0.1093          | 0.6985         |
| 1.1322 | 3100  | 0.0981        | -               | -              |
| 1.1687 | 3200  | 0.1037        | -               | -              |
| 1.2053 | 3300  | 0.1086        | -               | -              |
| 1.2418 | 3400  | 0.0932        | -               | -              |
| 1.2783 | 3500  | 0.1003        | -               | -              |
| 1.3148 | 3600  | 0.0872        | -               | -              |
| 1.3514 | 3700  | 0.0819        | -               | -              |
| 1.3879 | 3800  | 0.0595        | -               | -              |
| 1.4244 | 3900  | 0.0684        | -               | -              |
| 1.4609 | 4000  | 0.063         | 0.0860          | 0.7271         |
| 1.4974 | 4100  | 0.0485        | -               | -              |
| 1.5340 | 4200  | 0.051         | -               | -              |
| 1.5705 | 4300  | 0.0506        | -               | -              |
| 1.6070 | 4400  | 0.0505        | -               | -              |
| 1.6435 | 4500  | 0.0393        | -               | -              |
| 1.6801 | 4600  | 0.0529        | -               | -              |
| 1.7166 | 4700  | 0.0354        | -               | -              |
| 1.7531 | 4800  | 0.043         | -               | -              |
| 1.7896 | 4900  | 0.0427        | -               | -              |
| 1.8262 | 5000  | 0.0328        | 0.0846          | 0.7340         |
| 1.8627 | 5100  | 0.0289        | -               | -              |
| 1.8992 | 5200  | 0.0443        | -               | -              |
| 1.9357 | 5300  | 0.0477        | -               | -              |
| 1.9722 | 5400  | 0.0421        | -               | -              |
| 2.0088 | 5500  | 0.037         | -               | -              |
| 2.0453 | 5600  | 0.0336        | -               | -              |
| 2.0818 | 5700  | 0.0268        | -               | -              |
| 2.1183 | 5800  | 0.0376        | -               | -              |
| 2.1549 | 5900  | 0.0249        | -               | -              |
| 2.1914 | 6000  | 0.0264        | 0.0721          | 0.7461         |
| 2.2279 | 6100  | 0.0283        | -               | -              |
| 2.2644 | 6200  | 0.0267        | -               | -              |
| 2.3009 | 6300  | 0.0251        | -               | -              |
| 2.3375 | 6400  | 0.0291        | -               | -              |
| 2.3740 | 6500  | 0.017         | -               | -              |
| 2.4105 | 6600  | 0.0159        | -               | -              |
| 2.4470 | 6700  | 0.0191        | -               | -              |
| 2.4836 | 6800  | 0.0167        | -               | -              |
| 2.5201 | 6900  | 0.0147        | -               | -              |
| 2.5566 | 7000  | 0.0143        | 0.0637          | 0.7581         |
| 2.5931 | 7100  | 0.0131        | -               | -              |
| 2.6297 | 7200  | 0.0126        | -               | -              |
| 2.6662 | 7300  | 0.0164        | -               | -              |
| 2.7027 | 7400  | 0.0105        | -               | -              |
| 2.7392 | 7500  | 0.0156        | -               | -              |
| 2.7757 | 7600  | 0.0115        | -               | -              |
| 2.8123 | 7700  | 0.009         | -               | -              |
| 2.8488 | 7800  | 0.0086        | -               | -              |
| 2.8853 | 7900  | 0.0115        | -               | -              |
| 2.9218 | 8000  | 0.011         | 0.0627          | 0.7593         |
| 2.9584 | 8100  | 0.0112        | -               | -              |
| 2.9949 | 8200  | 0.011         | -               | -              |
| 3.0314 | 8300  | 0.0093        | -               | -              |
| 3.0679 | 8400  | 0.007         | -               | -              |
| 3.1045 | 8500  | 0.0134        | -               | -              |
| 3.1410 | 8600  | 0.0086        | -               | -              |
| 3.1775 | 8700  | 0.0077        | -               | -              |
| 3.2140 | 8800  | 0.0073        | -               | -              |
| 3.2505 | 8900  | 0.0091        | -               | -              |
| 3.2871 | 9000  | 0.0059        | 0.0632          | 0.7638         |
| 3.3236 | 9100  | 0.0093        | -               | -              |
| 3.3601 | 9200  | 0.0061        | -               | -              |
| 3.3966 | 9300  | 0.0049        | -               | -              |
| 3.4332 | 9400  | 0.0065        | -               | -              |
| 3.4697 | 9500  | 0.0072        | -               | -              |
| 3.5062 | 9600  | 0.0052        | -               | -              |
| 3.5427 | 9700  | 0.0051        | -               | -              |
| 3.5793 | 9800  | 0.0046        | -               | -              |
| 3.6158 | 9900  | 0.0038        | -               | -              |
| 3.6523 | 10000 | 0.0049        | 0.0552          | 0.7697         |
| 3.6888 | 10100 | 0.0038        | -               | -              |
| 3.7253 | 10200 | 0.0031        | -               | -              |
| 3.7619 | 10300 | 0.0044        | -               | -              |
| 3.7984 | 10400 | 0.0028        | -               | -              |
| 3.8349 | 10500 | 0.0036        | -               | -              |
| 3.8714 | 10600 | 0.0038        | -               | -              |
| 3.9080 | 10700 | 0.0029        | -               | -              |
| 3.9445 | 10800 | 0.0043        | -               | -              |
| 3.9810 | 10900 | 0.0033        | -               | -              |
| 4.0175 | 11000 | 0.003         | 0.0549          | 0.7662         |
| 4.0541 | 11100 | 0.0024        | -               | -              |
| 4.0906 | 11200 | 0.0037        | -               | -              |
| 4.1271 | 11300 | 0.0054        | -               | -              |
| 4.1636 | 11400 | 0.0026        | -               | -              |
| 4.2001 | 11500 | 0.0026        | -               | -              |
| 4.2367 | 11600 | 0.0029        | -               | -              |
| 4.2732 | 11700 | 0.0027        | -               | -              |
| 4.3097 | 11800 | 0.0026        | -               | -              |
| 4.3462 | 11900 | 0.0025        | -               | -              |
| 4.3828 | 12000 | 0.002         | 0.0540          | 0.7724         |
| 4.4193 | 12100 | 0.0022        | -               | -              |
| 4.4558 | 12200 | 0.0027        | -               | -              |
| 4.4923 | 12300 | 0.0024        | -               | -              |
| 4.5289 | 12400 | 0.0017        | -               | -              |
| 4.5654 | 12500 | 0.002         | -               | -              |
| 4.6019 | 12600 | 0.0023        | -               | -              |
| 4.6384 | 12700 | 0.0019        | -               | -              |
| 4.6749 | 12800 | 0.0018        | -               | -              |
| 4.7115 | 12900 | 0.0017        | -               | -              |
| 4.7480 | 13000 | 0.0018        | 0.0534          | 0.7757         |
| 4.7845 | 13100 | 0.0018        | -               | -              |
| 4.8210 | 13200 | 0.0017        | -               | -              |
| 4.8576 | 13300 | 0.0017        | -               | -              |
| 4.8941 | 13400 | 0.002         | -               | -              |
| 4.9306 | 13500 | 0.0017        | -               | -              |
| 4.9671 | 13600 | 0.0017        | -               | -              |

</details>

### Framework Versions
- Python: 3.10.14
- Sentence Transformers: 3.2.1
- Transformers: 4.45.1
- PyTorch: 2.4.0
- Accelerate: 0.34.2
- Datasets: 3.0.1
- Tokenizers: 0.20.0

## 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",
}
```

#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```

<!--
## 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.*
-->