File size: 63,271 Bytes
c875817 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 |
---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:2462
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: intfloat/multilingual-e5-small
widget:
- source_sentence: Как внедрить в информационную систему новые правила предоставления
тарифных льгот в соответствии с ратифицированным протоколом от 12 декабря 2008
года?
sentences:
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Протокола о предоставлении\
\ тарифных льгот\n \nПринят Государственной Думой 20 ноября 2009 года\nОдобрен\
\ Советом Федерации 25 ноября 2009 года\n \nРатифицировать Протокол о предоставлении\
\ тарифных льгот, подписанный в городе Москве 12 декабря 2008 года.\n \nПрезидент\
\ Российской Федерации Д.Медведев\n \nМосква, Кремль\n28 ноября 2009 года\n№ 302-ФЗ\n\
\ "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО внесении изменения в статью\
\ 22 Федерального закона \"О государственной гражданской службе Российской Федерации\"\
\n \nПринят Государственной Думой 29 января 2010 года\nОдобрен Советом Федерации\
\ 3 февраля 2010 года\n \nВнести в часть 3 статьи 22 Федерального закона <ref\
\ nd=\"102088054\"> от 27 июля 2004 года № 79-ФЗ </ref> \"О государственной гражданской\
\ службе Российской Федерации\" (Собрание законодательства Российской Федерации,\
\ 2004, № 31, ст. 3215) изменение, заменив слова \"указом Президента Российской\
\ Федерации\" словами \"нормативным актом государственного органа\".\n \nПрезидент\
\ Российской Федерации Д.Медведев\n \nМосква, Кремль\n14 февраля 2010 года\n№\
\ 9-ФЗ\n "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Соглашения об\
\ определении таможенной стоимости товаров, перемещаемых через таможенную границу\
\ таможенного союза\n \nПринят Государственной Думой 10 декабря 2008 года\nОдобрен\
\ Советом Федерации 17 декабря 2008 года\n \nРатифицировать Соглашение об определении\
\ таможенной стоимости товаров, перемещаемых через таможенную границу таможенного\
\ союза, подписанное в городе Москве 25 января 2008 года.\n \nПрезидент Российской\
\ Федерации Д.Медведев\n \nМосква, Кремль\n22 декабря 2008 года\n№ 258-ФЗ\n "
- source_sentence: Какие бизнес-процессы необходимо проанализировать для автоматизации
документооборота по формированию и утверждению дополнительных смет расходов Верховного
Совета РФ?
sentences:
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Соглашения между\
\ Правительством Российской Федерации и Правительством Княжества Лихтенштейн об\
\ упрощении процедуры выдачи виз гражданам Российской Федерации и Княжества Лихтенштейн\n\
\ \nПринят Государственной Думой 19 декабря 2014 года\nОдобрен Советом Федерации\
\ 25 декабря 2014 года\n \nРатифицировать Соглашение между Правительством Российской\
\ Федерации и Правительством Княжества Лихтенштейн об упрощении процедуры выдачи\
\ виз гражданам Российской Федерации и Княжества Лихтенштейн, подписанное в городе\
\ Вадуце 12 ноября 2013 года.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \n\
Москва, Кремль\n29 декабря 2014 года\n№ 472-ФЗ\n "
- " \n ПОСТАНОВЛЕНИЕ \n ПРЕЗИДИУМА ВЕРХОВНОГО СОВЕТА \n РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ \n\
\ О дополнительной смете расходов Верховного Совета \n Российской Федерации на\
\ содержание Института \n законодательства и сравнительного правоведения \n при\
\ Верховном Совете Российской Федерации на 1992 год \n Президиум Верховного Совета\
\ Российской Федерации постановляет: \n Внести на рассмотрение Верховного Совета\
\ Российской Федерации проект постановления Верховного Совета Российской Федерации\
\ \"Об утверждении дополнительной сметы расходов Верховного Совета Российской\
\ Федерации на содержание Института законодательства и сравнительного правоведения\
\ при Верховном Совете Российской Федерации на 1992 год\". \n Председатель Верховного\
\ Совета \n Российской Федерации Р. И. ХАСБУЛАТОВ \n Москва, Дом Советов России\
\ \n 15 июня 1992 года \n N 3018-I\n "
- " \nПОСТАНОВЛЕНИЕ\n \nСОВЕТА ФЕДЕРАЦИИ\nФЕДЕРАЛЬНОГО СОБРАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ\n\
\ \nО Федеральном законе \"Об органической продукции и о внесении изменений в\
\ отдельные законодательные акты Российской Федерации\"\n \nРассмотрев принятый\
\ Государственной Думой Федерального Собрания Российской Федерации <ref nd=\"\
102477636\"> 25 июля 2018 года </ref> Федеральный закон \"Об органической продукции\
\ и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации\"\
\ в соответствии со статьей 106 Конституции Российской Федерации, Совет Федерации\
\ Федерального Собрания Российской Федерации постановляет:\n1. Одобрить Федеральный\
\ закон \"Об органической продукции и о внесении изменений в отдельные законодательные\
\ акты Российской Федерации\".\n2. Настоящее постановление вступает в силу со\
\ дня его принятия.\n \nПредседатель Совета Федерации\nФедерального Собрания\n\
Российской Федерации В.И.Матвиенко\n \nМосква\n28 июля 2018 года\n№ 387-СФ\n "
- source_sentence: Как организовать автоматизированное отслеживание процесса внесения
и рассмотрения законопроектов в Государственной Думе?
sentences:
- " \nПОСТАНОВЛЕНИЕ\n \nГОСУДАРСТВЕННОЙ ДУМЫ\nФЕДЕРАЛЬНОГО СОБРАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ\n\
\ \nО Федеральном законе \"О внесении изменений в статью 11 Федерального закона\
\ \"О парламентском контроле\"\n(проект № 789991-6)\n \nГосударственная Дума Федерального\
\ Собрания Российской Федерации постановляет:\n1. Принять Федеральный закон \"\
О внесении изменений в статью 11 Федерального закона \"О парламентском контроле\"\
\ (проект № 789991-6).\n2. Направить указанный Федеральный закон в Совет Федерации\
\ Федерального Собрания Российской Федерации.\n3. Настоящее Постановление вступает\
\ в силу со дня его принятия.\n \nПредседатель Государственной Думы\nФедерального\
\ Собрания\nРоссийской Федерации С.Е.Нарышкин\n \nМосква\n2 декабря 2015 года\n\
№ 7752-6 ГД\n "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Соглашения о\
\ сотрудничестве государств - участников Содружества Независимых Государств в\
\ области предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций\n \nПринят Государственной\
\ Думой 25 октября 2017 года\nОдобрен Советом Федерации 8 ноября 2017 года\n \n\
Ратифицировать <span class=\"cmd\" style=\"\"/><ref nd=\"102101864\">Соглашение</ref>\
\ о сотрудничестве государств - участников Содружества Независимых Государств\
\ в области предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций, подписанное в поселке\
\ Бурабай (Республика Казахстан) 16 октября 2015 года.\n \nПрезидент Российской\
\ Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n14 ноября 2017 года\n№ 314-ФЗ\n "
- " ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ \n РАСПОРЯЖЕНИЕ \n от 30 июля 1994 г. N 1219-р\
\ \n г. Москва \n 1. Внести в Государственную Думу проект федерального закона\
\ \"О благотворительной деятельности и благотворительных организациях в Российской\
\ Федерации\". \n 2. Назначить представителем Правительства Российской Федерации\
\ при рассмотрении проекта федерального закона \"О благотворительной деятельности\
\ и благотворительных организациях в Российской Федерации\" в Федеральном Собрании\
\ Министра социальной защиты населения Российской Федерации Безлепкину Людмилу\
\ Федоровну. \n Председатель Правительства \n Российской Федерации В.Черномырдин\
\ \n "
- source_sentence: Как я могу спроектировать систему для автоматизации процесса организованного
набора граждан Таджикистана для временной трудовой деятельности в России согласно
ратифицированному соглашению?
sentences:
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Соглашения между\
\ Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан\
\ об организованном наборе граждан Республики Таджикистан для осуществления временной\
\ трудовой деятельности на территории Российской Федерации\n \nПринят Государственной\
\ Думой 17 декабря 2019 года\nОдобрен Советом Федерации 23 декабря 2019 года\n\
\ \nРатифицировать <ref nd=\"102746325\"> Соглашение </ref> между Правительством\
\ Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан об организованном\
\ наборе граждан Республики Таджикистан для осуществления временной трудовой деятельности\
\ на территории Российской Федерации, подписанное в городе Москве 17 апреля 2019\
\ года.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n27 декабря\
\ 2019 года\n№ 466-ФЗ\n "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО внесении изменения в статью\
\ 6.31 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях\n \nПринят\
\ Государственной Думой 17 марта 2021 года\nОдобрен Советом Федерации 31 марта\
\ 2021 года\n \nВнести в абзац первый части 1 статьи 6.31 <ref nd=\"102074277\"\
> Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях </ref> (Собрание\
\ законодательства Российской Федерации, 2002, № 1, ст. 1; 2014, № 19, ст. 2324)\
\ изменение, изложив его в следующей редакции:<p style=\"line-height:200%;\">\"\
1. Несоблюдение субъектами обращения донорской крови и (или) ее компонентов правил\
\ заготовки, хранения, транспортировки и клинического использования донорской\
\ крови и ее компонентов, установленных Правительством Российской Федерации, -\"\
.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n5 апреля 2021\
\ года\n№ 82-ФЗ\n "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Соглашения между\
\ Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан\
\ о строительстве и материально-техническом оснащении общеобразовательных учреждений\
\ в городах Душанбе, Куляб, Худжанд, Бохтар и Турсунзаде, осуществляющих обучение\
\ на русском языке\n \nПринят Государственной Думой 11 февраля 2020 года\nОдобрен\
\ Советом Федерации 12 февраля 2020 года\n \nРатифицировать Соглашение между Правительством\
\ Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан о строительстве\
\ и материально-техническом оснащении общеобразовательных учреждений в городах\
\ Душанбе, Куляб, Худжанд, Бохтар и Турсунзаде, осуществляющих обучение на русском\
\ языке, подписанное в городе Москве 17 апреля 2019 года.\n \nПрезидент Российской\
\ Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n18 февраля 2020 года\n№ 18-ФЗ\n "
- source_sentence: Какие основные этапы рассмотрения и принятия прошел Договор о дружбе
между РФ и Украиной перед его ратификацией в 1999 году?
sentences:
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Договора о дружбе,\
\ сотрудничестве и партнерстве между Российской Федерацией и Украиной\n \nПринят\
\ Государственной Думой 25 декабря 1998 года\nОдобрен Советом Федерации 17 февраля\
\ 1999 года\n \nРатифицировать Договор о дружбе, сотрудничестве и партнерстве\
\ между Российской Федерацией и Украиной, подписанный в городе Киеве 31 мая 1997\
\ года.\n \nПрезидент Российской Федерации Б.Ельцин\n \nМосква, Кремль\n2 марта\
\ 1999 года\n№ 42-ФЗ\n "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Договора о дружбе\
\ и сотрудничестве между Российской Федерацией и Республикой Молдова\n \nПринят\
\ Государственной Думой 5 апреля 2002 года\nОдобрен Советом Федерации 23 апреля\
\ 2002 года\n \nРатифицировать Договор о дружбе и сотрудничестве между Российской\
\ Федерацией и Республикой Молдова, подписанный в городе Москве 19 ноября 2001\
\ года.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n29 апреля\
\ 2002 года\n№ 43-ФЗ\n "
- " \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО внесении изменений в статьи\
\ 69 и 119 Таможенного кодекса Российской Федерации\n \nПринят Государственной\
\ Думой 23 сентября 2009 года\nОдобрен Советом Федерации 7 октября 2009 года\n\
\ \nСтатья 1\n \nВнести в <ref nd=\"102081875\"> Таможенный кодекс Российской\
\ Федерации </ref> (Собрание законодательства Российской Федерации, 2003, № 22,\
\ ст. 2066) следующие изменения:\n1) в абзаце втором пункта 1 статьи 69 слово\
\ \"устанавливать\" заменить словом \"определять\";\n2) пункт 1 статьи 119 дополнить\
\ абзацем следующего содержания:\n\"Правительство Российской Федерации вправе\
\ определять пункты пропуска через Государственную границу Российской Федерации\
\ для убытия с таможенной территории Российской Федерации отдельных видов товаров.\"\
.\n \nСтатья 2\n \nНастоящий Федеральный закон вступает в силу по истечении одного\
\ месяца со дня его официального опубликования.\n \nПрезидент Российской Федерации\
\ Д.Медведев\n \nМосква, Кремль\n13 октября 2009 года\n№ 231-ФЗ\n "
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# SentenceTransformer based on intfloat/multilingual-e5-small
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [intfloat/multilingual-e5-small](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small). 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:** [intfloat/multilingual-e5-small](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small) <!-- at revision c007d7ef6fd86656326059b28395a7a03a7c5846 -->
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Output Dimensionality:** 384 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/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: 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("vkimbris/e5-small-ru-laws-qa")
# Run inference
sentences = [
'Какие основные этапы рассмотрения и принятия прошел Договор о дружбе между РФ и Украиной перед его ратификацией в 1999 году?',
' \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Договора о дружбе, сотрудничестве и партнерстве между Российской Федерацией и Украиной\n \nПринят Государственной Думой 25 декабря 1998 года\nОдобрен Советом Федерации 17 февраля 1999 года\n \nРатифицировать Договор о дружбе, сотрудничестве и партнерстве между Российской Федерацией и Украиной, подписанный в городе Киеве 31 мая 1997 года.\n \nПрезидент Российской Федерации Б.Ельцин\n \nМосква, Кремль\n2 марта 1999 года\n№ 42-ФЗ\n ',
' \nРОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ\n \nФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН\n \nО ратификации Договора о дружбе и сотрудничестве между Российской Федерацией и Республикой Молдова\n \nПринят Государственной Думой 5 апреля 2002 года\nОдобрен Советом Федерации 23 апреля 2002 года\n \nРатифицировать Договор о дружбе и сотрудничестве между Российской Федерацией и Республикой Молдова, подписанный в городе Москве 19 ноября 2001 года.\n \nПрезидент Российской Федерации В.Путин\n \nМосква, Кремль\n29 апреля 2002 года\n№ 43-ФЗ\n ',
]
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.*
-->
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 2,462 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 2 tokens</li><li>mean: 33.51 tokens</li><li>max: 63 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 66 tokens</li><li>mean: 165.28 tokens</li><li>max: 300 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 55 tokens</li><li>mean: 178.07 tokens</li><li>max: 295 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Как я могу определить, какие финансовые операции бывшего СССР с Непалом подлежат урегулированию согласно данному Соглашению?</code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Соглашения между Правительством Российской Федерации и Правительством Непала об урегулировании взаимных финансовых обязательств и требований, связанных с операциями бывшего СССР<br> <br>Принят Государственной Думой 17 февраля 2016 года<br>Одобрен Советом Федерации 26 февраля 2016 года<br> <br>Ратифицировать Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Непала об урегулировании взаимных финансовых обязательств и требований, связанных с операциями бывшего СССР, подписанное в городе Москве 24 февраля 2015 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>2 марта 2016 года<br>№ 37-ФЗ<br> </code> | <code> <br> КАБИНЕТ МИНИСТРОВ СССР <br> РАСПОРЯЖЕНИЕ <br> от 13 апреля 1991 г. N 325р <br> Москва, Кремль <br> В целях ликвидации последствий стихийного бедствия на шахте "Ургальская" производственного объединения "Приморскуголь" направить в 1991 году Минуглепрому СССР для указанной шахты 10,8 млн. рублей на проведение работ по восстановлению и строительству объектов производственного назначения взамен разрушенных, приобретение оборудования и материальных ресурсов за счет резервного фонда Президента СССР, выделенного Кабинету Министров СССР. <br> Освободить в 1991 году шахту "Ургальская" от уплаты невзысканных штрафных санкций за невыполнение договорных обязательств, вызванное снижением добычи угля из-за стихийного бедствия. <br> Премьер-министр СССР В. ПАВЛОВ <br> </code> |
| <code>Какие изменения планируется внести в систему взаимодействия государств-членов ШОС в рамках Региональной антитеррористической структуры после ратификации данного Протокола?</code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Протокола о внесении изменений в Соглашение между государствами - членами Шанхайской организации сотрудничества о Региональной антитеррористической структуре, подписанное 7 июня 2002 года в городе Санкт-Петербурге (Российская Федерация)<br> <br>Принят Государственной Думой 27 июня 2008 года<br>Одобрен Советом Федерации 4 июля 2008 года<br> <br>Ратифицировать подписанный в городе Бишкеке 16 августа 2007 года Протокол о внесении изменений в Соглашение между государствами - членами Шанхайской организации сотрудничества о Региональной антитеррористической структуре, подписанное 7 июня 2002 года в городе Санкт-Петербурге (Российская Федерация).<br> <br>Президент Российской Федерации Д.Медведев<br> <br>Москва, Кремль<br>14 июля 2008 года<br>№ 114-ФЗ<br> </code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Соглашения о порядке организации и проведения совместных антитеррористических мероприятий на территориях государств - членов Шанхайской организации сотрудничества<br> <br>Принят Государственной Думой 19 декабря 2008 года<br>Одобрен Советом Федерации 22 декабря 2008 года<br> <br>Ратифицировать Соглашение о порядке организации и проведения совместных антитеррористических мероприятий на территориях государств - членов Шанхайской организации сотрудничества, подписанное в городе Шанхае 15 июня 2006 года.<br> <br>Президент Российской Федерации Д.Медведев<br> <br>Москва, Кремль<br>25 декабря 2008 года<br>№ 290-ФЗ<br> </code> |
| <code>Какие изменения в организационной структуре и распределении полномочий необходимо внести в информационную систему Министерства сельского хозяйства РФ после освобождения Волкова А.В. от должности?</code> | <code> <br>ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ<br> <br>РАСПОРЯЖЕНИЕ<br> <br>от 27 мая 2015 г. № 958-р<br> <br>МОСКВА<br> <br>О Волкове А.В.<br> <br>Освободить Волкова Андрея Валентиновича от должности заместителя Министра сельского хозяйства Российской Федерации по его просьбе.<br> <br>Председатель Правительства<br>Российской Федерации Д.Медведев<br> </code> | <code> <br> КАБИНЕТ МИНИСТРОВ СССР <br> ПОСТАНОВЛЕНИЕ <br> от 16 июля 1991 г. N 487 <br> Москва, Кремль <br> Об освобождении т. Павлова Б. В. от обязанностей заместителя Министра торговли СССР <br> Кабинет Министров СССР постановляет: <br> Освободить т. Павлова Б. В. от обязанностей заместителя Министра - начальника Главного управления кадров, учебных заведений и социального развития Министерства торговли СССР. <br> Премьер-министр СССР В. ПАВЛОВ <br> Управляющий Делами <br> Кабинета Министров СССР И. ПРОСТЯКОВ <br> </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
#### Unnamed Dataset
* Size: 274 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 274 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 21 tokens</li><li>mean: 33.73 tokens</li><li>max: 53 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 75 tokens</li><li>mean: 162.6 tokens</li><li>max: 283 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 75 tokens</li><li>mean: 174.33 tokens</li><li>max: 283 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Какие процедуры взаимодействия мне необходимо учесть при проектировании информационной системы для обработки правовых запросов между воинскими формированиями РФ и органами Киргизской Республики?</code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Соглашения между Российской Федерацией и Киргизской Республикой по вопросам юрисдикции и взаимной правовой помощи по делам, связанным с пребыванием воинских формирований Российской Федерации на территории Киргизской Республики<br> <br>Принят Государственной Думой 26 декабря 2001 года<br>Одобрен Советом Федерации 16 января 2002 года<br> <br>Ратифицировать Соглашение между Российской Федерацией и Киргизской Республикой по вопросам юрисдикции и взаимной правовой помощи по делам, связанным с пребыванием воинских формирований Российской Федерации на территории Киргизской Республики, подписанное в городе Москве 28 марта 1996 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>30 января 2002 года<br>№ 11-ФЗ<br> </code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Соглашения между Российской Федерацией и Киргизской Республикой о создании Объединенной региональной системы противовоздушной обороны Российской Федерации и Киргизской Республики<br> <br>Принят Государственной Думой 23 мая 2023 года<br>Одобрен Советом Федерации 24 мая 2023 года<br> <br>Ратифицировать <span class="cmd" style=""/><ref nd="603110565">Соглашение</ref> между Российской Федерацией и Киргизской Республикой о создании Объединенной региональной системы противовоздушной обороны Российской Федерации и Киргизской Республики, подписанное в городе Москве 16 августа 2022 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>29 мая 2023 года<br>№ 183-ФЗ<br> </code> |
| <code>Как определить потребности в материально-техническом оснащении для русскоязычных общеобразовательных учреждений в перечисленных городах Таджикистана?</code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Соглашения между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан о строительстве и материально-техническом оснащении общеобразовательных учреждений в городах Душанбе, Куляб, Худжанд, Бохтар и Турсунзаде, осуществляющих обучение на русском языке<br> <br>Принят Государственной Думой 11 февраля 2020 года<br>Одобрен Советом Федерации 12 февраля 2020 года<br> <br>Ратифицировать Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан о строительстве и материально-техническом оснащении общеобразовательных учреждений в городах Душанбе, Куляб, Худжанд, Бохтар и Турсунзаде, осуществляющих обучение на русском языке, подписанное в городе Москве 17 апреля 2019 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>18 февраля 2020 года<br>№ 18-ФЗ<br> </code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Соглашения между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан о передаче в собственность Российской Федерации оптико-электронного узла "Нурек" системы контроля космического пространства и порядке его функционирования<br> <br>Принят Государственной Думой 9 июня 2006 года<br>Одобрен Советом Федерации 23 июня 2006 года<br> <br>Ратифицировать Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Таджикистан о передаче в собственность Российской Федерации оптико-электронного узла "Нурек" системы контроля космического пространства и порядке его функционирования, подписанное в городе Душанбе 16 октября 2004 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>3 июля 2006 года<br>№ 101-ФЗ<br> </code> |
| <code>Какие объекты и элементы системы необходимо учесть при анализе процесса использования 929 Государственного летно-испытательного центра на территории Республики Казахстан?</code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Протокола о внесении изменений и дополнений в Соглашение между Российской Федерацией и Республикой Казахстан о порядке использования 929 Государственного летно-испытательного центра (объекты и боевые поля, размещенные на территории Республики Казахстан) Министерства обороны Российской Федерации от 20 января 1995 года<br> <br>Принят Государственной Думой 18 мая 2007 года<br>Одобрен Советом Федерации 25 мая 2007 года<br> <br>Ратифицировать Протокол о внесении изменений и дополнений в Соглашение между Российской Федерацией и Республикой Казахстан о порядке использования 929 Государственного летно-испытательного центра (объекты и боевые поля, размещенные на территории Республики Казахстан) Министерства обороны Российской Федерации от 20 января 1995 года, подписанный в городе Москве 4 апреля 2006 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>7 июня 2007 года<br>№ 95-ФЗ<br> </code> | <code> <br>РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ<br> <br>ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН<br> <br>О ратификации Протокола о внесении изменений в Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Казахстан о торгово-экономическом сотрудничестве в области поставок нефти и нефтепродуктов в Республику Казахстан от 9 декабря 2010 года<br> <br>Принят Государственной Думой 14 марта 2019 года <br>Одобрен Советом Федерации 27 марта 2019 года<br> <br>Ратифицировать <ref nd="102573730"> Протокол </ref> о внесении изменений в Соглашение между Правительством Российской Федерации и Правительством Республики Казахстан о торгово-экономическом сотрудничестве в области поставок нефти и нефтепродуктов в Республику Казахстан от 9 декабря 2010 года, подписанный в городе Москве 3 октября 2018 года.<br> <br>Президент Российской Федерации В.Путин<br> <br>Москва, Кремль<br>1 апреля 2019 года<br>№ 43-ФЗ<br> </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
- `overwrite_output_dir`: True
- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 256
- `learning_rate`: 0.0002
- `warmup_steps`: 20
- `seed`: 21
- `load_best_model_at_end`: True
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: True
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 256
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `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`: 0.0002
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `warmup_steps`: 20
- `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`: 21
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: True
- `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`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------:|:------:|:---------------:|
| 1.0 | 10 | 0.2208 |
| **2.0** | **20** | **0.1234** |
| 3.0 | 30 | 0.1267 |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.4.1
- Transformers: 4.49.0
- PyTorch: 2.6.0+cu124
- Accelerate: 1.4.0
- Datasets: 3.3.2
- 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",
}
```
#### 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.*
--> |