Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
Paper • 1908.10084 • Published • 12
This is a sentence-transformers model finetuned from bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder. 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.
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False, 'architecture': '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})
)
First install the Sentence Transformers library:
pip install -U sentence-transformers
Then you can load this model and run inference.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
'Xin chào Quý_Ban biên_tập . Tôi hiện đang sinh_sống và làm_việc tại Quảng_Ngãi . Trong quá_trình làm_việc , tôi gặp một_số vướng_mắc mong được giải_đáp . Cho tôi hỏi , hiện_nay , người giả_mạo hồ_sơ , giấy_tờ để được cấp thẻ tạm_trú bị xử_lý ra sao ?',
'Nghị_định Quy_định xử_phạt vi_phạm hành_chính trong lĩnh_vực an_ninh , trật_tự , an_toàn xã_hội ; phòng , chống tệ_nạn xã_hội ; phòng cháy và chữa_cháy ; phòng , chống bạo_lực gia_đình Chương 2 Điều 17 . Vi_phạm các quy_định về xuất_cảnh , nhập_cảnh , quá_cảnh , cư_trú và đi_lại \n Nghị_định 167 / 2013 / NĐ - CP \n 1 . Phạt cảnh_cáo hoặc phạt tiền từ 100.000 đồng đến 300.000 đồng đối_với người nước_ngoài đi_lại trên lãnh_thổ Việt_Nam mà không mang theo hộ_chiếu hoặc giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu . 2 . Phạt tiền từ 500.000 đồng đến 2.000.000 đồng đối_với một trong những hành_vi sau đây : a ) Không thông_báo ngay cho cơ_quan có thẩm_quyền về việc mất , hư_hỏng hộ_chiếu hoặc giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu , thị_thực Việt_Nam , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú ; b ) Tẩy , xóa , sửa_chữa hoặc làm sai_lệch hình_thức , nội_dung ghi trong hộ_chiếu hoặc giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu , thị_thực , thẻ tạm_trú và thẻ thường_trú ; c ) Khai không đúng sự_thật để được cấp hộ_chiếu , giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu , thị_thực Việt_Nam , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú hoặc giấy_tờ có giá_trị nhập_cảnh , xuất_cảnh , cư_trú tại Việt_Nam ; d ) Người nước_ngoài đi vào khu_vực cấm , khu_vực nhà_nước quy_định cần có giấy_phép mà không có giấy_phép hoặc đi_lại quá phạm_vi , thời_hạn được phép ; đ ) Không xuất_trình hộ_chiếu hoặc giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu hoặc giấy_tờ có liên_quan đến xuất nhập_cảnh khi nhà chức_trách Việt_Nam yêu_cầu ; không chấp_hành các yêu_cầu khác của nhà chức_trách Việt_Nam về kiểm_tra người , hành_lý ; e ) Người nước_ngoài không khai_báo tạm_trú theo quy_định hoặc sử_dụng chứng_nhận tạm_trú , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú ở Việt_Nam quá thời_hạn từ 15 ngày trở xuống mà không được cơ_quan có thẩm_quyền cho phép ; g ) Cho người nước_ngoài nghỉ qua đêm nhưng không khai_báo tạm_trú , không hướng_dẫn người nước_ngoài khai_báo tạm_trú theo quy_định hoặc không thực_hiện đúng các quy_định khác của cơ_quan có thẩm_quyền . a ) Qua_lại biên_giới quốc_gia mà không làm thủ_tục xuất_cảnh , nhập_cảnh theo quy_định ; b ) Trốn hoặc tổ_chức , giúp_đỡ người khác trốn vào các phương_tiện nhập_cảnh , xuất_cảnh nhằm mục_đích vào Việt_Nam hoặc ra nước_ngoài ; c ) Cho người khác sử_dụng hộ_chiếu , giấy_tờ có giá_trị thay hộ_chiếu để thực_hiện_hành_vi trái quy_định của pháp_luật ; d ) Sử_dụng hộ_chiếu hoặc các giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu của người khác để nhập_cảnh , xuất_cảnh , quá_cảnh ; đ ) Người nước_ngoài không khai_báo tạm_trú theo quy_định hoặc sử_dụng chứng_nhận tạm_trú , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú ở Việt_Nam quá thời_hạn từ 16 ngày trở lên mà không được cơ_quan có thẩm_quyền cho phép ; e ) Người nước_ngoài đã được cấp thẻ thường_trú mà thay_đổi địa_chỉ nhưng không khai_báo để thực_hiện việc cấp đổi lại . a ) Chủ phương_tiện , người điều_khiển các loại phương_tiện chuyên_chở người nhập_cảnh , xuất_cảnh Việt_Nam trái_phép ; b ) Sử_dụng hộ_chiếu giả , giấy_tờ có giá_trị thay hộ_chiếu giả , thị_thực giả , thẻ tạm_trú giả , thẻ thường_trú giả , dấu kiểm_chứng giả để xuất_cảnh , nhập_cảnh , quá_cảnh , cư_trú . 5 . Phạt tiền từ 15.000.000 đồng đến 25.000.000 đồng đối_với một trong những hành_vi sau đây : a ) Giúp_đỡ , chứa_chấp , che_giấu , tạo điều_kiện cho người khác đi nước_ngoài , ở lại nước_ngoài , vào Việt_Nam , ở lại Việt_Nam hoặc qua_lại biên_giới quốc_gia trái_phép ; b ) Người nước_ngoài nhập_cảnh , hành_nghề hoặc có hoạt_động khác tại Việt_Nam mà không được phép của cơ_quan có thẩm_quyền của Việt_Nam ; c ) Cá_nhân , tổ_chức ở Việt_Nam bảo_lãnh hoặc làm thủ_tục cho người nước_ngoài nhập_cảnh Việt_Nam , xin cấp thị_thực , cấp thẻ tạm_trú , gia_hạn tạm_trú , giấy_tờ có giá_trị nhập_cảnh , cư_trú tại Việt_Nam nhưng không thực_hiện đúng trách_nhiệm theo quy_định của pháp_luật hoặc khai không đúng sự_thật khi bảo_lãnh , mời hoặc làm thủ_tục cho người nước_ngoài nhập_cảnh , xin cấp thị_thực , cấp thẻ tạm_trú , gia_hạn tạm_trú , giấy_tờ có giá_trị nhập_cảnh , xuất_cảnh , cư_trú tại Việt_Nam ; d ) Người nước_ngoài nhập_cảnh hoạt_động không đúng mục_đích , chương_trình đã đề_nghị xin cấp thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú . 6 . Phạt tiền từ 30.000.000 đồng đến 40.000.000 đồng đối_với một trong những hành_vi sau đây : a ) Giả_mạo hồ_sơ , giấy_tờ để được cấp hộ_chiếu hoặc giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu , thị_thực , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú ; b ) Làm giả hộ_chiếu hoặc giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu , thị_thực , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú hoặc dấu kiểm_chứng ; c ) Trốn vào đại_sứ_quán , lãnh_sự_quán hoặc trụ_sở cơ_quan , tổ_chức quốc_tế đóng tại Việt_Nam ; d ) Người nước_ngoài cư_trú tại Việt_Nam mà không được phép của cơ_quan có thẩm_quyền ; đ ) Tổ_chức , đưa dẫn hoặc môi_giới cho người khác xuất_cảnh , nhập_cảnh Việt_Nam trái_phép . 7 . Hình_thức xử_phạt bổ_sung : Tịch_thu tang_vật , phương_tiện vi_phạm hành_chính đối_với hành_vi quy_định tại Điểm b Khoản 2 ; Điểm c , d Khoản 3 ; Điểm a Khoản 4 ; Điểm a , b Khoản 6 Điều này . 8 . Biện_pháp khắc_phục hậu_quả : a ) Buộc thu_hồi hộ_chiếu , giấy_tờ khác có giá_trị thay hộ_chiếu , thị_thực , thẻ tạm_trú , thẻ thường_trú hoặc dấu kiểm_chứng đối_với hành_vi quy_định tại Điểm b Khoản 2 ; Điểm d , đ Khoản 3 ; Điểm b Khoản 4 ; Điểm a , b Khoản 6 Điều này ; b ) Buộc_hủy bỏ thông_tin , tài_liệu sai sự_thật đối_với hành_vi quy_định tại Điểm c Khoản 2 ; Điểm c Khoản 5 Điều này . 9 . Người nước_ngoài có hành_vi vi_phạm hành_chính quy_định tại Khoản 1 , 2 , 3 , 4 , 5 và Khoản 6 Điều này , thì tùy theo mức_độ vi_phạm có_thể bị áp_dụng hình_thức xử_phạt trục_xuất khỏi nước Cộng_hòa xã_hội chủ_nghĩa Việt_Nam .',
'Luật Cư_trú Chương I Điều 7 . Các hành_vi bị nghiêm_cấm về cư_trú \n Luật 68 / 2020 / QH14 \n 1 . Cản_trở công_dân thực_hiện quyền tự_do cư_trú . 2 . Lạm_dụng việc sử_dụng thông_tin về nơi thường_trú , nơi tạm_trú làm điều_kiện để hạn_chế quyền , lợi_ích hợp_pháp của công_dân . 3 . Đưa , môi_giới , nhận hối_lộ trong việc đăng_ký , quản_lý cư_trú . 4 . Không tiếp_nhận , trì_hoãn việc tiếp_nhận hồ_sơ , giấy_tờ , tài_liệu , thông_tin đăng_ký cư_trú hoặc có hành_vi nhũng_nhiễu khác ; không thực_hiện , thực_hiện không đúng thời_hạn đăng_ký cư_trú cho công_dân khi hồ_sơ đủ điều_kiện đăng_ký cư_trú ; xóa_đăng_ký thường_trú , đăng_ký tạm_trú trái với quy_định của pháp_luật . 5 . Thu , quản_lý , sử_dụng lệ_phí đăng_ký cư_trú trái với quy_định của pháp_luật . 6 . Tự đặt ra thời_hạn , thủ_tục , giấy_tờ , tài_liệu , biểu_mẫu trái với quy_định của pháp_luật hoặc làm sai_lệch thông_tin , sổ_sách , hồ_sơ về cư_trú . 7 . Cố_ý cấp hoặc từ_chối cấp giấy_tờ , tài_liệu về cư_trú trái với quy_định của pháp_luật . 8 . Lợi_dụng việc thực_hiện quyền tự_do cư_trú để xâm_phạm lợi_ích của Nhà_nước , quyền , lợi_ích hợp_pháp của tổ_chức , cá_nhân . 9 . Làm giả giấy_tờ , tài_liệu , dữ_liệu về cư_trú ; sử_dụng giấy_tờ , tài_liệu , dữ_liệu giả về cư_trú ; cung_cấp thông_tin , giấy_tờ , tài_liệu sai sự_thật về cư_trú ; khai man điều_kiện , giả_mạo hồ_sơ , giấy_tờ , tài_liệu để được đăng_ký thường_trú , đăng_ký tạm_trú ; mua , bán , thuê , cho thuê , mượn , cho mượn , cầm_cố , nhận cầm_cố , hủy_hoại giấy_tờ , tài_liệu về cư_trú . 10 . Tổ_chức , kích_động , xúi_giục , lôi_kéo , dụ_dỗ , giúp_sức , cưỡng_bức người khác vi_phạm_pháp_luật về cư_trú . 11 . Giải_quyết cho đăng_ký thường_trú , đăng_ký tạm_trú khi biết rõ người đăng_ký thường_trú , đăng_ký tạm_trú không sinh_sống tại_chỗ ở đó . 12 . Đồng_ý cho người khác đăng_ký thường_trú , đăng_ký tạm_trú vào chỗ ở của mình để vụ_lợi hoặc trong thực_tế người đăng_ký thường_trú , đăng_ký tạm_trú không sinh_sống tại_chỗ ở đó . 13 . Truy_nhập , khai_thác , hủy_hoại , làm cản_trở , gián_đoạn hoạt_động , thay_đổi , xóa , phát_tán , cung_cấp trái_phép thông_tin trong Cơ_sở dữ_liệu về cư_trú .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.3332, 0.1167],
# [0.3332, 1.0000, 0.1978],
# [0.1167, 0.1978, 1.0000]])
val-tripletTripletEvaluator| Metric | Value |
|---|---|
| cosine_accuracy | 0.9052 |
sentence_0, sentence_1, and sentence_2| sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 | |
|---|---|---|---|
| type | string | string | string |
| details |
|
|
|
| sentence_0 | sentence_1 | sentence_2 |
|---|---|---|
Cho tôi hỏi về đăng_ký tạm_trú và thông_báo lưu_trú . Tháng sau , ba mẹ tôi ở dưới quê lên thăm vợ_chồng tôi và ở lại tầm 2 tuần_lễ để chơi với các cháu . Cho tôi hỏi trong khoảng 2 tuần ba mẹ tôi ở lại nhà tôi thì tôi có cần phải đăng_ký tạm_trú hay làm thông_báo lưu_trú cho ông_bà hay không ? |
Luật Cư_trú Chương V Điều 27 . Điều_kiện đăng_ký tạm_trú |
Luật Cư_trú Chương IV Điều 31 . Lưu_trú và thông_báo lưu_trú |
Xin chào Quý_Ban biên_tập . Tôi hiện đang sinh_sống và làm_việc tại Tây_Ninh . Trong quá_trình công_tác , tôi gặp một_số vướng_mắc mong được giải_đáp . Tôi thấy một_số tài_liệu có đề_cập đến công_tác cấp sổ tạm_trú cho công_dân tuy_nhiên không phân_tích rõ . Cho tôi hỏi , trường_hợp sổ tạm_trú bị mất thì thủ_tục xin cấp lại sổ được quy_định trong văn_bản nào ? |
Thông_tư Quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật cư_trú và nghị_định số 31 / 2014 / NĐ - CP ngày 18 tháng 4 năm 2014 của chính_phủ quy_định chi_tiết một_số điều và biện_pháp thi_hành luật cư_trú Chương III Điều 17 . Cấp sổ tạm_trú |
Nghị_định Quy_định chi_tiết một_số điều_luật cư_trú Chương II Điều 8 . Hồ_sơ , thủ_tục xóa_đăng_ký tạm_trú |
Xin chào Quý_Ban biên_tập . Tôi hiện đang sinh_sống và làm_việc tại Đà_Nẵng . Trong quá_trình công_tác , tôi gặp một_số vướng_mắc mong được giải_đáp . Tôi thấy một_số tài_liệu có đề_cập đến công_tác cấp sổ tạm_trú cho công_dân tuy_nhiên không phân_tích rõ . Cho tôi hỏi , vấn_đề sổ tạm_trú bị hư_hỏng thì thủ_tục đổi lại sổ tôi có_thể tham_khảo ở đâu ? |
Thông_tư Quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật cư_trú và nghị_định số 31 / 2014 / NĐ - CP ngày 18 tháng 4 năm 2014 của chính_phủ quy_định chi_tiết một_số điều và biện_pháp thi_hành luật cư_trú Chương III Điều 17 . Cấp sổ tạm_trú |
Thông_tư Quy_định chi_tiết một_số điều và biện_pháp thi_hành luật cư_trú 2021 Chương VI Điều 21 . Trách_nhiệm của Cục Cảnh_sát quản_lý hành_chính về trật_tự xã_hội |
TripletLoss with these parameters:{
"distance_metric": "TripletDistanceMetric.COSINE",
"triplet_margin": 0.25
}
eval_strategy: stepsper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 16fp16: Truemulti_dataset_batch_sampler: round_robindo_predict: Falseeval_strategy: stepsprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 16gradient_accumulation_steps: 1eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 5e-05weight_decay: 0.0adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1num_train_epochs: 3max_steps: -1lr_scheduler_type: linearlr_scheduler_kwargs: Nonewarmup_ratio: Nonewarmup_steps: 0log_level: passivelog_level_replica: warninglog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Trueenable_jit_checkpoint: Falsesave_on_each_node: Falsesave_only_model: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falseuse_cpu: Falseseed: 42data_seed: Nonebf16: Falsefp16: Truebf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonelocal_rank: -1ddp_backend: Nonedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 0dataloader_prefetch_factor: Nonedisable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Falseignore_data_skip: Falsefsdp: []fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}parallelism_config: Nonedeepspeed: Nonelabel_smoothing_factor: 0.0optim: adamw_torch_fusedoptim_args: Nonegroup_by_length: Falselength_column_name: lengthproject: huggingfacetrackio_space_id: trackioddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falsedataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falseskip_memory_metrics: Truepush_to_hub: Falseresume_from_checkpoint: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_private_repo: Nonehub_always_push: Falsehub_revision: Nonegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_for_metrics: []eval_do_concat_batches: Trueauto_find_batch_size: Falsefull_determinism: Falseddp_timeout: 1800torch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Noneinclude_num_input_tokens_seen: noneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falseeval_on_start: Falseuse_liger_kernel: Falseliger_kernel_config: Noneeval_use_gather_object: Falseaverage_tokens_across_devices: Trueuse_cache: Falseprompts: Nonebatch_sampler: batch_samplermulti_dataset_batch_sampler: round_robinrouter_mapping: {}learning_rate_mapping: {}| Epoch | Step | val-triplet_cosine_accuracy |
|---|---|---|
| 0.4977 | 107 | 0.8621 |
| 0.9953 | 214 | 0.9052 |
@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",
}
@misc{hermans2017defense,
title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification},
author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
year={2017},
eprint={1703.07737},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
Base model
bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder