sentence-transformers safetensors roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:132997 loss:MultipleNegativesRankingLoss arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:keepitreal/vietnamese-sbert base_model:finetune:keepitreal/vietnamese-sbert autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
base_model: keepitreal/vietnamese-sbert
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:132997
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: Ai có trách_nhiệm cập_nhật , công_bố thông_tin về tài_sản thế_chấp
    sau khi thực_hiện đăng_ký thay_đổi nội_dung thế_chấp đã đăng_ký , sửa_chữa sai_sót
    ?
  sentences:
  - '1 . Chuẩn chương_trình phải quy_định những yêu_cầu tối_thiểu về số_lượng , cơ_cấu
    , trình_độ , năng_lực , kinh_nghiệm của đội_ngũ giảng_viên và nhân_lực hỗ_trợ
    để tổ_chức giảng_dạy và hỗ_trợ người học nhằm đạt được chuẩn đầu_ra của chương_trình
    đào_tạo . 2 . Yêu_cầu đối_với đội_ngũ giảng_viên giảng_dạy chương_trình đại_học
    , giảng_dạy chương_trình đào_tạo chuyên_sâu đặc_thù trình_độ bậc 7 : a ) Giảng_viên
    có trình_độ thạc_sĩ trở lên , trợ_giảng có trình_độ đại_học trở lên ; b ) Có ít_nhất
    01 tiến_sĩ ngành phù_hợp là giảng_viên cơ_hữu để chủ_trì xây_dựng , tổ_chức thực_hiện
    chương_trình đào_tạo ; c ) Có ít_nhất 05 tiến_sĩ có chuyên_môn phù_hợp là giảng_viên
    cơ_hữu để chủ_trì giảng_dạy chương_trình , trong đó mỗi thành_phần của chương_trình
    phải có giảng_viên với chuyên_môn phù_hợp chủ_trì giảng_dạy ; d ) Có đủ số_lượng
    giảng_viên để đảm_bảo tỉ_lệ sinh_viên trên giảng_viên không vượt quá mức quy_định
    cho từng lĩnh_vực , nhóm ngành hoặc ngành đào_tạo . 3 . Yêu_cầu đối_với đội_ngũ
    giảng_viên giảng_dạy chương_trình thạc_sĩ : a ) Giảng_viên có trình_độ tiến_sĩ
    ; b ) Có ít_nhất 05 tiến_sĩ ngành phù_hợp là giảng_viên cơ_hữu , trong đó có một
    giáo_sư hoặc phó_giáo_sư chủ_trì xây_dựng , tổ_chức thực_hiện chương_trình đào_tạo
    ; c ) Có giảng_viên cơ_hữu với chuyên_môn phù_hợp chủ_trì giảng_dạy đối_với từng
    môn_học , học phần của chương_trình ; d ) Có đủ người hướng_dẫn để đảm_bảo tỷ_lệ
    tối_đa 05 học_viên trên một người hướng_dẫn . 4 . Yêu_cầu đối_với đội_ngũ giảng_viên
    giảng_dạy chương_trình tiến_sĩ : a ) Giảng_viên có chức_danh giáo_sư hoặc phó
    giáo_sư ; hoặc có trình_độ tiến_sĩ với năng_lực nghiên_cứu tốt ; b ) Có ít_nhất
    01 giáo_sư ( hoặc 02 phó giáo_sư ) ngành phù_hợp và 03 tiến_sĩ ngành phù_hợp là
    giảng_viên cơ_hữu ; c ) Có đủ người hướng_dẫn để đảm_bảo tỉ_lệ tối_đa 07 nghiên_cứu_sinh
    / giáo_sư , 05 nghiên_cứu_sinh / phó giáo_sư và 03 nghiên_cứu_sinh / tiến_sĩ .
    5 . Chuẩn chương_trình cho các ngành , nhóm ngành quy_định yêu_cầu cụ_thể về đội_ngũ
    giảng_viên không thấp hơn quy_định tại các khoản 2 , 3 và 4 của Điều này ; yêu_cầu
    cụ_thể về tỉ_lệ người học trên giảng_viên ; yêu_cầu về đội_ngũ nhân_lực hỗ_trợ
    đào_tạo ( nếu cần_thiết ) , phù_hợp với đặc_điểm của từng lĩnh_vực nhóm ngành
    hoặc ngành đào_tạo .'
  - Trách_nhiệm của các cơ_quan có liên_quan đến đăng_ký thế_chấp quyền sử_dụng đất
    , tài_sản gắn liền với đất 1 . Văn_phòng đăng_ký đất_đai có trách_nhiệm gửi thông_tin
    cho Sở Tài_nguyên_và_Môi_trường để cập_nhật , công_bố thông_tin về tài_sản thế_chấp
    sau khi thực_hiện đăng_ký thay_đổi nội_dung thế_chấp đã đăng_ký , sửa_chữa sai_sót
    , xóa đăng_ký thế_chấp liên_quan đến việc thế_chấp dự_án đầu_tư xây_dựng nhà ở
    , dự_án đầu_tư xây_dựng công_trình xây_dựng không phải là nhà ở theo quy_định
    tại Điều 64 của Nghị_định số 102 / 2017 / NĐ-CP . ...
  - Xóa kỷ_luật , giảm thời_hạn chấp_hành kỷ_luật lao_động 1 . Người lao_động bị khiển_trách
    sau 03 tháng , hoặc bị xử_lý kỷ_luật kéo_dài thời_hạn nâng lương sau 06 tháng
    , kể từ ngày bị xử_lý , nếu không tái_phạm thì đương_nhiên được xóa kỷ_luật .
    Trường_hợp bị xử_lý kỷ_luật lao_động bằng hình_thức cách_chức thì sau thời_hạn
    03 năm , nếu tiếp_tục vi_phạm kỷ_luật lao_động thì không bị coi là tái_phạm .
    2 . Người lao_động bị xử_lý kỷ_luật kéo_dài thời_gian nâng lương sau khi chấp_hành
    được một_nửa thời_hạn nếu sửa_chữa tiến_bộ , có_thể được người sử_dụng lao_động
    xét giảm thời_hạn .
- source_sentence: Mức trích nộp phí công_đoàn của doanh_nghiệp là bao_nhiêu phần_trăm
    ?
  sentences:
  - '" Điều 5 . Mức đóng và căn_cứ đóng kinh_phí công_đoàn Mức đóng bằng 2 % quỹ tiền_lương
    làm căn_cứ đóng bảo_hiểm_xã_hội cho người lao_động . Quỹ tiền_lương này là tổng
    mức tiền_lương của những người lao_động thuộc đối_tượng phải đóng bảo_hiểm_xã_hội
    theo quy_định của pháp_luật về bảo_hiểm_xã_hội . Riêng đối_với đơn_vị thuộc lực_lượng_vũ_trang
    quy_định tại Khoản 1 Điều 4 Nghị_định này , quỹ tiền_lương là tổng mức tiền_lương
    của những cán_bộ , công_nhân viên_chức quốc_phòng , lao_động làm_việc hưởng lương
    trong các nhà_máy , doanh_nghiệp , đơn_vị cơ_sở trong Quân_đội nhân_dân ; cán_bộ
    , công_nhân , viên_chức , lao_động làm_việc hưởng lương trong các doanh_nghiệp
    , cơ_quan , đơn_vị khoa học-kỹ_thuật , sự_nghiệp và phục_vụ trong Công_an nhân_dân
    . "'
  - '" Điều 41 . Điều_chỉnh dự_án đầu_tư 3 . Nhà_đầu_tư có dự_án đầu_tư đã được chấp_thuận
    chủ_trương đầu_tư phải thực_hiện thủ_tục chấp_thuận điều_chỉnh chủ_trương đầu_tư
    nếu thuộc một trong các trường_hợp sau đây : a ) Thay_đổi mục_tiêu đã được quy_định
    tại văn_bản chấp_thuận chủ_trương đầu_tư ; bổ_sung mục_tiêu thuộc diện chấp_thuận
    chủ_trương đầu_tư ; 4 . Đối_với dự_án đầu_tư được chấp_thuận chủ_trương đầu_tư
    , nhà_đầu_tư không được điều_chỉnh tiến_độ thực_hiện dự_án đầu_tư quá 24 tháng
    so với tiến_độ thực_hiện dự_án đầu_tư quy_định tại văn_bản chấp_thuận chủ_trương
    đầu_tư lần đầu , trừ một trong các trường_hợp sau đây : đ ) Thay_đổi mục_tiêu
    đã được quy_định tại văn_bản chấp_thuận chủ_trương đầu_tư ; bổ_sung mục_tiêu thuộc
    diện chấp_thuận chủ_trương đầu_tư ; "'
  - '" Điều 4 . Tiêu_chuẩn tuyển quân 1 . Tuổi_đời : a ) Công_dân từ đủ 18 tuổi đến
    hết 25 tuổi . b ) Công_dân nam được đào_tạo trình_độ cao_đẳng , đại_học đã được
    tạm hoãn gọi nhập_ngũ trong thời_gian một khóa đào_tạo của một trình_độ đào_tạo
    thì tuyển_chọn và gọi nhập_ngũ đến hết 27 tuổi . 2 . Tiêu_chuẩn chính_trị : a
    ) Thực_hiện theo Thông_tư liên_tịch số 50/2016 / TTLT-BQP-BCA ngày 15 tháng 4
    năm 2016 của Bộ_trưởng Bộ Quốc_phòng - Bộ_trưởng Bộ Công_an quy_định tiêu_chuẩn
    chính_trị tuyển_chọn công_dân vào phục_vụ trong Quân_đội nhân_dân Việt_Nam . b
    ) Đối_với các cơ_quan , đơn_vị và vị_trí trọng_yếu cơ_mật trong Quân_đội ; lực_lượng
    Tiêu_binh , Nghi_lễ ; lực_lượng Vệ_binh và Kiểm_soát quân_sự chuyên_nghiệp thực_hiện
    tuyển_chọn theo quy_định của Bộ Quốc_phòng . 3 . Tiêu_chuẩn sức_khỏe : a ) Tuyển_chọn
    những công_dân có sức khỏe loại 1 , 2 , 3 theo quy_định tại Thông_tư liên_tịch
    số 16/2016 / TTLT-BYT-BQP ngày 30 tháng 6 năm 2016 của Bộ_trưởng Bộ Y_tế - Bộ_trưởng
    Bộ Quốc_phòng quy_định việc khám sức_khỏe thực_hiện nghĩa_vụ_quân_sự . b ) Đối_với
    các cơ_quan , đơn_vị , vị_trí quy_định tại Điểm b , Khoản 2 Điều này , thực_hiện
    tuyển_chọn bảo_đảm tiêu_chuẩn riêng theo quy_định của Bộ Quốc_phòng . c ) Không
    gọi nhập_ngũ vào Quân_đội những công_dân có sức khỏe loại 3 tật khúc_xạ về mắt
    ( cận_thị 1,5 diop trở lên , viễn_thị các mức_độ ) ; nghiện ma_túy , nhiễm HlV
    , AIDS. 4 . Tiêu_chuẩn văn_hóa : a ) Tuyển_chọn và gọi nhập_ngũ những công_dân
    có trình_độ văn_hóa lớp 8 trở lên , lấy từ cao xuống thấp . Những địa_phương có
    khó_khăn không đảm_bảo đủ chỉ_tiêu giao_quân thì báo_cáo cấp có thẩm_quyền xem_xét
    , quyết_định được tuyển_chọn số công_dân có trình_độ văn_hóa lớp 7 . b ) Các xã
    thuộc vùng_sâu , vùng_xa , vùng điều_kiện kinh_tế - xã_hội đặc_biệt khó_khăn theo
    quy_định của pháp_luật ; đồng_bào dân_tộc_thiểu_số dưới 10.000 người thì được
    tuyển không quá 25 % công_dân có trình_độ văn_hóa cấp tiểu_học , còn lại là trung_học_cơ_sở
    trở lên . "'
- source_sentence: Người đứng đầu cơ_quan thuộc Chính_phủ , đơn_vị sự_nghiệp công_lập
    thực_hiện tiếp dân đột_xuất trong các trường_hợp nào ?
  sentences:
  - Nghĩa_vụ nộp chi_phí cho người làm_chứng ... 3 . Tòa_án căn_cứ vào khoản 1 và
    khoản 2 Điều này quyết_định nghĩa_vụ nộp chi_phí cho người làm_chứng , hoàn_trả
    lại chi_phí cho các bên đương_sự trong bản_án , quyết_định .
  - 'Trách_nhiệm của người đứng đầu cơ_quan thuộc Chính_phủ , đơn_vị sự_nghiệp công_lập
    ... 3 . Thực_hiện tiếp công_dân đột_xuất trong các trường_hợp sau đây : a ) Vụ_việc
    gay_gắt , phức_tạp , có nhiều người tham_gia , liên_quan đến trách_nhiệm của nhiều
    cơ_quan , tổ_chức , đơn_vị hoặc ý_kiến của các cơ_quan , tổ_chức , đơn_vị còn
    khác nhau ; b ) Vụ_việc nếu không_chỉ_đạo , xem_xét kịp_thời có_thể gây ra hậu_quả
    nghiêm_trọng hoặc có_thể dẫn đến hủy_hoại tài_sản của Nhà_nước , của tập_thể ,
    xâm_hại đến tính_mạng , tài_sản của nhân_dân , ảnh_hưởng đến an_ninh , chính_trị
    , trật_tự , an_toàn xã_hội . 4 . Khi tiếp công_dân , người đứng đầu cơ_quan ,
    đơn_vị phải có ý_kiến trả_lời về việc giải_quyết vụ_việc cho công_dân . Trường_hợp
    chưa trả_lời ngay được thì chỉ_đạo cơ_quan , tổ_chức , đơn_vị , công_chức , viên_chức
    thuộc quyền quản_lý của mình kịp_thời xem_xét , giải_quyết và thông_báo cho công_dân
    biết thời_gian trả_lời .'
  - Cơ_cấu tổ_chức bộ_máy và biên_chế của Ban quản_lý khu công_nghiệp , khu kinh_tế
    1 . Ban quản_lý khu công_nghiệp , khu kinh_tế gồm Trưởng_ban , không quá 03 Phó
    Trưởng_ban ; bộ_máy giúp_việc . Trưởng ban do Chủ_tịch Ủy_ban_nhân_dân cấp tỉnh
    bổ_nhiệm , miễn_nhiệm . Phó Trưởng ban do Chủ_tịch Ủy_ban_nhân_dân cấp tỉnh bổ_nhiệm
    , miễn_nhiệm theo đề_nghị của Trưởng ban . 2 . Trưởng ban có trách_nhiệm điều_hành
    mọi hoạt_động của Ban quản_lý khu công_nghiệp , khu kinh_tế , chịu trách_nhiệm
    trước Ủy_ban_nhân_dân cấp tỉnh , Chủ_tịch Ủy_ban_nhân_dân cấp tỉnh và pháp_luật
    về hoạt_động của khu công_nghiệp , khu kinh_tế . ....
- source_sentence: Nếu chảy_máu trong phẫu_thuật mở tiền phòng lấy máu_cục thì xử_lý
    như_thế_nào ?
  sentences:
  - 'PHẪU_THUẬT MỞ TIỀN_PHÒNG LẤY MÁU_CỤC ... VII. XỬ_TRÍ TAI_BIẾN 1 . Chảy_máu trong
    phẫu_thuật Là biến_chứng hay gặp - Nguyên_nhân : + Do hút lôi_kéo vào mống mắt
    đặc_biệt chân mống mắt . + Do cục máu đông chưa được hình_thành chắc_chắn . -
    Xử_trí : + Dừng hút . + Bơm tiền phòng dung_dịch adrenalin 0,1 % hòa loãng với
    dung_dịch ringer_lactat tỷ_lệ 1/3 và / hoặc bơm bóng hơi to vào tiền phòng hoặc
    bơm nhầy vào tiền phòng . + Nếu máu vẫn không ngừng chảy , có_thể ngừng phẫu_thuật
    , khâu đóng mép phẫu_thuật , chờ_đợi cho đến khi cục máu đông được hình_thành
    chắc_chắn rồi rửa lại máu tiền phòng một hôm khác . ...'
  - 'Nội_dung quy_hoạch không_gian biển quốc_gia ... 3 . Xác_định quan_điểm và mục_tiêu
    phát_triển : a ) Xây_dựng quan_điểm sử_dụng không_gian biển , khai_thác và sử_dụng
    bền_vững tài_nguyên biển , bảo_vệ môi_trường vùng bờ ; b ) Xác_định mục_tiêu tổng_quát
    và các mục_tiêu cụ_thể về sử_dụng không_gian biển và khai_thác , sử_dụng tài_nguyên
    trong phạm_vi không_gian biển trong thời_kỳ quy_hoạch 10 năm , tầm nhìn từ 30
    đến 50 năm ; c ) Xác_định những vấn_đề trọng_tâm cần giải_quyết và các khâu đột_phá
    trong việc khai_thác , sử_dụng không_gian biển cho các hoạt_động kinh_tế , xã_hội
    , môi_trường trong thời_kỳ quy_hoạch . ...'
  - 'Cách tiến_hành 9.1 Yêu_cầu chung ... 9.2 Phần mẫu thử Cân khoảng 40 g mẫu thử
    , cho vào cốc thủy tinh_hình cầu dung_tích 160 ml . Khuấy_mẫu bằng thìa nhựa ,
    nếu cần , sau đó ổn_định mẫu ở nhiệt_độ phòng ( từ 18 °C đến 25 °C ) . 9.3 Phương_pháp
    đánh_giá bằng khứu_giác 9.3.1 Đánh_giá bằng khứu_giác Các đặc_tính khứu_giác được
    đánh_giá trước_tiên . Đối_với mẫu mật_ong thô , đánh_giá mùi ngay sau khi mật_ong
    đã được trải trên bề_mặt của cốc bằng thìa nhựa , để sự cảm_nhận các chất dễ bay_hơi
    được giải_phóng và sự bốc_hơi trên bề_mặt bay_hơi là như nhau đối_với tất_cả các
    mẫu . Đối_với mẫu pha loãng , cần xoáy vòng_mẫu trong cốc để thúc_đẩy sự bay_hơi
    . Người đánh_giá phải thở trong vài giây trên miệng_cốc . Phải đánh_giá mùi ngay
    sau khi trải trên bề_mặt của cốc hoặc ngay sau khi xoay_cốc và sau đó 10 hoặc
    20 s . Trước khi hít_hơi thứ hai , người đánh_giá phải chờ từ 5 s đến 20 s hoặc
    có_thể lâu hơn , để có_thể cảm_nhận được toàn_bộ mùi . Ghi vào phiếu đánh_giá
    cường_độ của bất_kỳ khuyết_tật nào cảm_nhận được và sự phù_hợp với profile đơn
    hoa , nếu được yêu_cầu . 9.3.2 Cường_độ mùi Thang_điểm đánh_giá cường_độ mùi của
    mật_ong : 0 . không mùi 1 . mùi yếu 2 . mùi trung_bình 3 . mùi mạnh 9.3.3 Mô_tả
    mùi Có_thể tham_khảo các thuật_ngữ sau : a ) Mùi cây_cỏ : - Mùi cây_cỏ tươi :
    mùi hạt đậu , mùi lá bị nhàu , mùi cây_cỏ sau mưa ; - Mùi cây_cỏ khô : mùi malt
    vàng , mùi rơm , mùi trà , mùi cỏ khô ; b ) Mùi gỗ : - Mùi gỗ khô : mùi gỗ và
    lá , mùi bụi gỗ , mùi hạt_óc chó , mùi hạt_dẻ ; - Mùi nhựa gỗ : mùi nhựa cây tuyết_tùng
    , mùi nhựa thông , mùi keo_ong ; - Mùi gia_vị : mùi đinh_hương , mùi nhục đậu_khấu
    , mùi cà_phê ; c ) Mùi hóa_chất : - Mùi hóa_chất dầu_mỏ : mùi styren , mùi sơn
    , mùi dung_môi ; - Mùi thuốc : mùi xà_phòng gia_dụng , mùi vitamin_B1 ; d ) Mùi
    tươi : - Mùi tươi mới : mùi bạc_hà , mùi khuynh_diệp , mùi hoa hồi ; - Mùi quả
    có múi : mùi chanh , mùi cam , mùi bưởi ; e ) Mùi hoa_quả tươi : - Mùi hoa : mùi
    hoa_cam , mùi hoa thạch_thảo ( violet ) , mùi hoa_hồng , mùi hoa_dạ lan_hương
    ( Hyacinthus ) ; - Mùi quả : mùi táo , mùi lê , mùi quả dứa_dại ( red fruit )
    , mùi quả_lý chua_đen , mùi dừa , mùi mơ , mùi quả lạ ( exotic fruit ) ; f ) Mùi
    ấm : - Mùi cháy : mùi mật_rỉ , mùi đường cháy ; - Mùi quả nấu : mùi chà_là , mùi
    mận , mùi vả_tây , mùi nho khô , mùi kẹo trái_cây ; - Mùi caramel : mùi kẹo toffee
    , mùi bánh_caramel , mùi đường nâu ; g ) Mùi mật hỏng : - Mùi hăng : mùi phomat_cay
    , mùi dấm ; - Mùi động_vật : mùi phomat , mùi mồ_hôi , mùi bò , mùi nước tiểu_mèo
    ; - Mùi mốc : mùi ẩm , mùi thảm_trải sàn , mùi mùn đất , mùi ngột_ngạt ; - Mùi
    lưu_huỳnh : mùi atiso , mùi bắp_cải .'
- source_sentence: Việc ghi nhãn đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ thể_hiện trực_tiếp
    trên sản_phẩm bằng những cách nào ?
  sentences:
  - 'Xác_định tỷ_trọng ( % ) sản_lượng xăng_dầu từ nguồn trong nước và nhập_khẩu để
    tính giá cơ_sở các mặt_hàng xăng_dầu 1 . Tỷ_trọng ( % ) sản_lượng xăng_dầu từ
    nguồn trong nước và nhập_khẩu để tính giá cơ_sở các mặt_hàng xăng_dầu được xác_định
    như sau : a ) Sản_lượng xăng_dầu từ nguồn trong nước là sản_lượng xăng_dầu bán
    ra của các nhà_máy lọc dầu trong nước ( không bao_gồm dung_môi , nhiên_liệu bay
    ; không bao_gồm sản_lượng xăng_dầu tự dùng và xuất_khẩu ) . Tỷ_trọng ( % ) sản_lượng
    xăng_dầu từ nguồn trong nước bằng ( = ) Sản_lượng xăng_dầu từ nguồn trong nước
    chia cho ( :) Tổng_sản_lượng xăng_dầu nhập_khẩu và sản_lượng xăng_dầu từ nguồn
    trong nước trong kỳ báo_cáo của thương_nhân đầu_mối sản_xuất xăng_dầu . b ) Sản_lượng
    xăng_dầu từ nguồn nhập_khẩu thực_hiện như quy_định tại điểm a_khoản 1 Điều 3 Thông_tư
    này . Tỷ_trọng ( % ) sản_lượng xăng_dầu từ nguồn nhập_khẩu bằng ( = ) Sản_lượng
    xăng_dầu từ nguồn nhập_khẩu chia cho ( :) Tổng_sản_lượng xăng_dầu nhập_khẩu và
    sản_lượng xăng_dầu từ nguồn sản_xuất trong nước của các thương_nhân đầu_mối sản_xuất
    xăng_dầu trong kỳ báo_cáo . c ) Thời_gian thu_thập số_liệu thực_hiện theo Quý
    ( từ ngày 21 tháng trước liền kề tháng đầu_tiên của Quý đến ngày 20 tháng cuối
    Quý ) .'
  - 'Kỹ_sư cao_cấp ( hạng I ) - Mã_số : V._05.02.05 ... 2 . Tiêu_chuẩn về trình_độ
    đào_tạo , bồi_dưỡng : a ) Có trình_độ thạc_sĩ trở lên thuộc lĩnh_vực kỹ_thuật
    , công_nghệ ; b ) Có chứng_chỉ bồi_dưỡng chức_danh công_nghệ . ...'
  - 'Công_bố tiêu_chuẩn áp_dụng và ghi nhãn đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ ... 4
    . Ghi nhãn đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ : a ) Yêu_cầu chung : - Việc ghi nhãn
    vàng trang_sức , mỹ_nghệ phải được thực_hiện theo quy_định tại Nghị_định số 89/2006
    / NĐ-CP ngày 30 tháng 8 năm 2006 của Chính_phủ về nhãn hàng hóa . Vị_trí nhãn
    vàng trang_sức , mỹ_nghệ được thực_hiện theo quy_định tại Điều 6 Nghị_định số
    89/2006 / NĐ-CP ; - Nhãn vàng trang_sức , mỹ_nghệ được thể_hiện trực_tiếp trên
    sản_phẩm bằng cách khắc cơ_học , khắc_la-de , đục chìm , đúc_chìm , đúc nổi hoặc
    bằng phương_pháp thích_hợp ( nếu kích_thước và cấu_trúc sản_phẩm đủ để thực_hiện
    ) hoặc thể_hiện trên tài_liệu đính kèm sản_phẩm ; - Độ tinh_khiết hay hàm_lượng
    vàng theo phân_hạng quy_định tại Điều 6 Thông_tư này phải được ghi rõ tại vị_trí
    dễ thấy trên sản_phẩm bằng số Ả_Rập chỉ_số phần vàng trên một nghìn ( 1000 ) phần
    khối_lượng của sản_phẩm ( ví_dụ : 999 hoặc 916 ... ) hoặc bằng số Ả_Rập thể_hiện
    chỉ_số Kara kèm theo chữ_cái K ( ví_dụ : 24K hoặc 22K ... ) tương_ứng với phân_hạng
    theo quy_định tại Điều 6 Thông_tư này . Trường_hợp sản_phẩm có kích_thước không_thể
    thể_hiện trực_tiếp được thì hàm_lượng vàng công_bố phải được ghi trên nhãn đính
    kèm . Trường_hợp sản_phẩm có từ hai thành_phần trở lên với hàm_lượng vàng khác
    nhau , có_thể nhận_biết sự khác nhau qua ngoại_quan thì việc ghi hàm_lượng vàng
    được thể_hiện trên phần có hàm_lượng vàng thấp hơn ; - Đối_với vàng trang_sức
    , mỹ_nghệ nhập_khẩu , ngoài nhãn gốc ghi bằng tiếng nước_ngoài , phải có nhãn
    phụ bằng tiếng Việt thể_hiện các thông_tin ghi nhãn theo quy_định tại điểm b khoản
    4 Điều này và xuất_xứ hàng hóa . ...'
---

# SentenceTransformer based on keepitreal/vietnamese-sbert

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [keepitreal/vietnamese-sbert](https://huggingface.co/keepitreal/vietnamese-sbert) on the csv dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

## Model Details

### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [keepitreal/vietnamese-sbert](https://huggingface.co/keepitreal/vietnamese-sbert) <!-- at revision a9467ef2ef47caa6448edeabfd8e5e5ce0fa2a23 -->
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - csv
<!-- - **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: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```

## Usage

### Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

```bash
pip install -U sentence-transformers
```

Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("Cloyne/vietnamese-sbert-v3")
# Run inference
sentences = [
    'Việc ghi nhãn đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ thể_hiện trực_tiếp trên sản_phẩm bằng những cách nào ?',
    'Công_bố tiêu_chuẩn áp_dụng và ghi nhãn đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ ... 4 . Ghi nhãn đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ : a ) Yêu_cầu chung : - Việc ghi nhãn vàng trang_sức , mỹ_nghệ phải được thực_hiện theo quy_định tại Nghị_định số 89/2006 / NĐ-CP ngày 30 tháng 8 năm 2006 của Chính_phủ về nhãn hàng hóa . Vị_trí nhãn vàng trang_sức , mỹ_nghệ được thực_hiện theo quy_định tại Điều 6 Nghị_định số 89/2006 / NĐ-CP ; - Nhãn vàng trang_sức , mỹ_nghệ được thể_hiện trực_tiếp trên sản_phẩm bằng cách khắc cơ_học , khắc_la-de , đục chìm , đúc_chìm , đúc nổi hoặc bằng phương_pháp thích_hợp ( nếu kích_thước và cấu_trúc sản_phẩm đủ để thực_hiện ) hoặc thể_hiện trên tài_liệu đính kèm sản_phẩm ; - Độ tinh_khiết hay hàm_lượng vàng theo phân_hạng quy_định tại Điều 6 Thông_tư này phải được ghi rõ tại vị_trí dễ thấy trên sản_phẩm bằng số Ả_Rập chỉ_số phần vàng trên một nghìn ( 1000 ) phần khối_lượng của sản_phẩm ( ví_dụ : 999 hoặc 916 ... ) hoặc bằng số Ả_Rập thể_hiện chỉ_số Kara kèm theo chữ_cái K ( ví_dụ : 24K hoặc 22K ... ) tương_ứng với phân_hạng theo quy_định tại Điều 6 Thông_tư này . Trường_hợp sản_phẩm có kích_thước không_thể thể_hiện trực_tiếp được thì hàm_lượng vàng công_bố phải được ghi trên nhãn đính kèm . Trường_hợp sản_phẩm có từ hai thành_phần trở lên với hàm_lượng vàng khác nhau , có_thể nhận_biết sự khác nhau qua ngoại_quan thì việc ghi hàm_lượng vàng được thể_hiện trên phần có hàm_lượng vàng thấp hơn ; - Đối_với vàng trang_sức , mỹ_nghệ nhập_khẩu , ngoài nhãn gốc ghi bằng tiếng nước_ngoài , phải có nhãn phụ bằng tiếng Việt thể_hiện các thông_tin ghi nhãn theo quy_định tại điểm b khoản 4 Điều này và xuất_xứ hàng hóa . ...',
    'Kỹ_sư cao_cấp ( hạng I ) - Mã_số : V._05.02.05 ... 2 . Tiêu_chuẩn về trình_độ đào_tạo , bồi_dưỡng : a ) Có trình_độ thạc_sĩ trở lên thuộc lĩnh_vực kỹ_thuật , công_nghệ ; b ) Có chứng_chỉ bồi_dưỡng chức_danh công_nghệ . ...',
]
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.*
-->

<!--
## 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

#### csv

* Dataset: csv
* Size: 132,997 training samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                             |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 16.75 tokens</li><li>max: 34 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 17 tokens</li><li>mean: 172.75 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                         | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>Điều_kiện cần có của Văn_phòng công_chứng là gì ?</code>                                                 | <code>" Điều 22 . Văn_phòng công_chứng 3 . Tên gọi của Văn_phòng công_chứng phải bao_gồm cụm_từ “ Văn_phòng công_chứng ” kèm theo họ tên của Trưởng Văn_phòng hoặc họ tên của một công_chứng_viên hợp_danh khác của Văn_phòng công_chứng do các công_chứng_viên hợp_danh thỏa_thuận , không được trùng hoặc gây nhầm_lẫn với tên của tổ_chức hành_nghề công_chứng khác , không được vi_phạm truyền_thống lịch_sử , văn_hóa , đạo_đức và thuần_phong mỹ_tục của dân_tộc . "</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
  | <code>Thứ_trưởng , Phó Thủ_trưởng cơ_quan ngang Bộ thực_hiện nhiệm_vụ theo sự phân_công của ai ?</code>        | <code>" Điều 3 . Bộ_trưởng 1 . Bộ_trưởng là thành_viên Chính_phủ và là người đứng đầu Bộ , lãnh_đạo công_tác của Bộ ; chịu trách_nhiệm quản_lý_nhà_nước về ngành , lĩnh_vực được phân_công ; tổ_chức thi_hành và theo_dõi việc thi_hành pháp_luật liên_quan đến ngành , lĩnh_vực được giao trong phạm_vi toàn_quốc . 2 . Bộ_trưởng làm_việc theo chế_độ thủ_trưởng và Quy_chế làm_việc của Chính_phủ , bảo_đảm nguyên_tắc tập_trung_dân_chủ . Điều 4 . Thứ_trưởng , Phó Thủ_trưởng cơ_quan ngang Bộ 1 . Thứ_trưởng , Phó Thủ_trưởng cơ_quan ngang Bộ ( sau đây gọi chung là Thứ_trưởng ) giúp Bộ_trưởng thực_hiện một hoặc một_số nhiệm_vụ cụ_thể do Bộ_trưởng phân_công và chịu trách_nhiệm trước Bộ_trưởng và trước pháp_luật về nhiệm_vụ được phân_công . Thứ_trưởng không kiêm người đứng đầu tổ_chức , đơn_vị thuộc Bộ , trừ trường_hợp đặc_biệt . Khi Bộ_trưởng vắng_mặt , một Thứ_trưởng được Bộ_trưởng ủy_nhiệm thay Bộ_trưởng điều_hành và giải_quyết công_việc của Bộ . 2 . Số_lượng Thứ_trưởng thực_hiện theo quy_định của Luật_Tổ_chức Chính_phủ . "</code>                                                                    |
  | <code>Việc lựa_chọn xuất_bản_phẩm tham_khảo dùng chung trong các cơ_sở giáo_dục được quy_định thế_nào ?</code> | <code>Lựa_chọn xuất_bản_phẩm tham_khảo dùng chung trong các cơ_sở giáo_dục 1 . Tổ / nhóm chuyên_môn , căn_cứ vào mục_tiêu , nội_dung chương_trình giáo_dục , sách_giáo_khoa , kế_hoạch thực_hiện nhiệm_vụ năm_học , các hoạt_động giáo_dục và đề_xuất của giáo_viên để lựa_chọn , đề_xuất danh_mục xuất_bản_phẩm tham_khảo tối_thiểu liên_quan đến môn_học / lớp_học , hoạt_động giáo_dục . 2 . Định_kì vào đầu năm_học , thủ_trưởng cơ_sở giáo_dục thành_lập Hội_đồng để xem_xét , lựa_chọn , đề_xuất danh_mục xuất_bản_phẩm tham_khảo trên cơ_sở đề_xuất của các tổ / nhóm chuyên_môn . Thành_phần tối_thiểu của Hội_đồng gồm : Lãnh_đạo cơ_sở giáo_dục phụ_trách chuyên_môn , tổ / nhóm trưởng chuyên_môn và viên_chức phụ_trách thư_viện trong cơ_sở giáo_dục . 3 . Thủ_trưởng cơ_sở giáo_dục quyết_định phê_duyệt danh_mục xuất_bản_phẩm tham_khảo tối_thiểu để có kế_hoạch mua_sắm và sử_dụng hằng năm trong cơ_sở giáo_dục trên cơ_sở đề_xuất của Hội_đồng lựa_chọn xuất_bản_phẩm tham_khảo , cân_đối nguồn kinh_phí , quy_mô của cơ_sở giáo_dục , số_lượng và chất_lượng xuất_bản_phẩm tham_khảo đã có tại cơ_sở giáo_dục .</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Evaluation Dataset

#### csv

* Dataset: csv
* Size: 132,997 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                            | positive                                                                            |
  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                            | string                                                                              |
  | details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 17.13 tokens</li><li>max: 57 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 7 tokens</li><li>mean: 173.11 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                                | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
  |:------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>Hoàn lại số tiền lừa_đảo thì có được nhẹ_tội hơn không ?</code>                                 | <code>" Điều 51 . Các tình_tiết giảm nhẹ trách_nhiệm hình_sự 1 . Các tình_tiết sau đây là tình_tiết giảm nhẹ trách_nhiệm hình_sự : a ) Người phạm_tội đã ngăn_chặn hoặc làm giảm bớt tác_hại của tội_phạm ; b ) Người phạm_tội tự_nguyện sửa_chữa , bồi_thường thiệt_hại hoặc khắc_phục hậu_quả ; c ) Phạm_tội trong trường_hợp vượt quá giới_hạn phòng_vệ chính_đáng ; d ) Phạm_tội trong trường_hợp vượt quá yêu_cầu của tình_thế cấp_thiết ; đ ) Phạm_tội trong trường_hợp vượt quá mức cần_thiết khi bắt_giữ người phạm_tội ; e ) Phạm_tội trong trường_hợp bị kích_động về tinh_thần do hành_vi trái pháp_luật của nạn_nhân gây ra ; g ) Phạm_tội vì hoàn_cảnh đặc_biệt khó_khăn mà không phải do mình tự gây ra ; h ) Phạm_tội nhưng chưa gây thiệt_hại hoặc gây thiệt_hại không lớn ; i ) Phạm_tội lần đầu và thuộc trường_hợp ít nghiêm_trọng ; k ) Phạm_tội vì bị người khác đe_dọa hoặc cưỡng_bức ; l ) Phạm_tội trong trường_hợp bị hạn_chế khả_năng nhận_thức mà không phải do lỗi của mình gây ra ; m ) Phạm_tội do lạc_hậu ; n ) Người phạm_tội là phụ_nữ có_thai ; o ) Người phạm_tội là người đủ 70 tuổi trở lên ; p ) Người phạm_tội là người khuyết_tật nặng hoặc khuyết_tật đặc_biệt nặng ; q ) Người phạm_tội là người có bệnh bị hạn_chế khả_năng nhận_thức hoặc khả_năng điều_khiển hành_vi của mình ; r ) Người phạm_tội tự_thú ; s ) Người phạm_tội thành_khẩn khai_báo , ăn_năn hối_cải ; t ) Người phạm_tội tích_cực hợp_tác với cơ_quan có trách_nhiệm trong việc phát_hiện tội_phạm hoặc trong quá_trình giải_quyết vụ án ; u ) Người phạm_tội đã lập_công chuộc tội ; v ) Người phạm_tội là người có thành_tích xuất_sắc trong sản_xuất , chiến_đấu , học_tập hoặc công_tác ; x ) Người phạm_tội là người có công với cách_mạng hoặc là cha , mẹ , vợ , chồng , con của liệt_sĩ . 2 . Khi quyết_định hình_phạt , Tòa_án có_thể coi đầu_thú hoặc tình_tiết khác là tình_tiết giảm nhẹ , nhưng phải ghi rõ lý_do giảm nhẹ trong bản_án . 3 . Các tình_tiết giảm nhẹ đã được Bộ_luật này quy_định là dấu_hiệu định_tội hoặc định_khung thì không được coi là tình_tiết giảm nhẹ trong khi quyết_định hình_phạt . "</code> |
  | <code>Quy_trình phát_mại tài_sản bao_gồm các bước nào ?</code>                                        | <code>“ Điều 307 . Thanh_toán số tiền có được từ việc xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp 1 . Số tiền có được từ việc xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp sau khi thanh_toán chi_phí bảo_quản , thu_giữ và xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp được thanh_toán theo thứ_tự ưu_tiên quy_định tại Điều 308 của Bộ_luật này . 2 . Trường_hợp số tiền có được từ việc xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp sau khi thanh_toán chi_phí bảo_quản , thu_giữ và xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp lớn hơn giá_trị nghĩa_vụ được bảo_đảm thì số tiền chênh_lệch phải được trả cho bên bảo_đảm . 3 . Trường_hợp số tiền có được từ việc xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp sau khi thanh_toán chi_phí bảo_quản , thu_giữ và xử_lý tài_sản cầm_cố , thế_chấp nhỏ hơn giá_trị nghĩa_vụ được bảo_đảm thì phần nghĩa_vụ chưa được thanh_toán được xác_định là nghĩa_vụ không có bảo_đảm , trừ trường_hợp các bên có thỏa_thuận bổ_sung tài_sản bảo_đảm . Bên nhận bảo_đảm có quyền yêu_cầu bên có nghĩa_vụ được bảo_đảm phải thực_hiện phần nghĩa_vụ chưa được thanh_toán . ”</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
  | <code>Người lao_động đang trong thời_gian nghỉ thai_sản thì có đóng đoàn phí công_đoàn không ?</code> | <code>" Điều 23 . Đối_tượng , mức đóng , tiền_lương làm căn_cứ đóng đoàn phí [ ... ] 6 . Đoàn_viên công_đoàn hưởng trợ_cấp Bảo_hiểm_xã_hội từ 01 tháng trở lên , trong thời_gian hưởng trợ_cấp không phải đóng đoàn phí ; đoàn_viên công_đoàn không có việc_làm , không có thu_nhập , nghỉ_việc riêng từ 01 tháng trở lên không hưởng tiền_lương , trong thời_gian đó không phải đóng đoàn phí ” .</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

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

- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `num_train_epochs`: 5
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `eval_on_start`: 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`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `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`: True
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
| Epoch  | Step  | Training Loss | Validation Loss |
|:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0      | 0     | -             | 0.4612          |
| 0.2424 | 500   | 0.1944        | -               |
| 0.4847 | 1000  | 0.1022        | 0.0650          |
| 0.7271 | 1500  | 0.0883        | -               |
| 0.9695 | 2000  | 0.0762        | 0.0594          |
| 1.2118 | 2500  | 0.0686        | -               |
| 1.4542 | 3000  | 0.0407        | 0.0508          |
| 1.6966 | 3500  | 0.0275        | -               |
| 1.9389 | 4000  | 0.0209        | 0.0487          |
| 2.1813 | 4500  | 0.0209        | -               |
| 2.4237 | 5000  | 0.013         | 0.0495          |
| 2.6660 | 5500  | 0.0103        | -               |
| 2.9084 | 6000  | 0.0072        | 0.0416          |
| 3.1508 | 6500  | 0.0086        | -               |
| 3.3931 | 7000  | 0.005         | 0.0387          |
| 3.6355 | 7500  | 0.0038        | -               |
| 3.8778 | 8000  | 0.0032        | 0.0314          |
| 4.1202 | 8500  | 0.0037        | -               |
| 4.3626 | 9000  | 0.0027        | 0.0381          |
| 4.6049 | 9500  | 0.0018        | -               |
| 4.8473 | 10000 | 0.0017        | 0.0360          |


### 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.*
-->