This is a sentence-transformers model finetuned from AITeamVN/Vietnamese_Embedding on the zalo-legal-triplets dataset. It maps sentences & paragraphs to a 1024-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: AITeamVN/Vietnamese_Embedding
Maximum Sequence Length: 8192 tokens
Output Dimensionality: 1024 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- zalo-legal-triplets

Model Sources

Documentation: Sentence Transformers Documentation
Repository: Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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:

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("batmangiaicuuthegioi/bi-encoders-embeddings")
# Run inference
sentences = [
    'Quy định về trao đổi dữ liệu thi hành án hình sự được quy định như thế nào?',
    'Điều 12. Trao đổi dữ liệu giữa cơ sở dữ liệu về thi hành án hình sự và các cơ sở dữ liệu khác liên quan.  khoản 1. việc trao đổi dữ liệu giữa cơ sở dữ liệu về thi hành án hình sự và các cơ sở dữ liệu khác liên quan phải thực hiện theo quy định của pháp luật và quy định của bộ công an, bộ quốc phòng. ',
    'Điều 13. Quy định về bàn giao giữa các kíp trực. sau mỗi đợt kiểm tra, các kíp tuần tra, canh gác đê phải ghi chép đầy đủ tình hình diễn biến và hư hỏng đê điều vào sổ nhật ký tuần tra, canh gác theo mẫu quy định và bàn giao đầy đủ cho kíp sau. người thay mặt kíp giao và nhận phải ký và ghi rõ họ tên, ngày giờ vào sổ. sau mỗi ngày đội trưởng và cán bộ chuyên trách quản lý đê điều ký xác nhận tình hình trong ngày để theo dõi và làm cơ sở cho việc chi trả thù lao theo quy định.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Triplet

Dataset: zalo_legal
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	1.0

Triplet

Dataset: zalo_legal
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	1.0

Training Details

Training Dataset

zalo-legal-triplets

Dataset: zalo-legal-triplets at 15e0566
Size: 37,059 training samples
Columns: anchor, positive, and negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive negative
type string string string
details
min: 7 tokens
mean: 22.08 tokens
max: 47 tokens
min: 13 tokens
mean: 82.98 tokens
max: 344 tokens
min: 25 tokens
mean: 76.65 tokens
max: 220 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`Mức phạt đối với hành vi điều khiển xe máy dẫn, dắt theo súc vật ?`	`Điều 63. Xử phạt nhân viên đường sắt trực tiếp phục vụ chạy tàu (trừ lái tàu và phụ lái tàu) vi phạm quy định về nồng độ cồn hoặc sử dụng các chất kích thích khác mà pháp luật cấm sử dụng. điểm c) khi làm nhiệm vụ mà trong cơ thể có chất kích thích khác mà pháp luật cấm sử dụng.`	`Điều 4. Nhiệm vụ của lực lượng tuần tra, canh gác đê. khoản 5. đeo phù hiệu khi làm nhiệm vụ.`
`Theo quy định pháp luật, dẫn xuất của các loài động vật, thực vật là gì?`	`Điều 3. Giải thích từ ngữ. khoản 26. mẫu vật săn bắt là mẫu vật có được từ các hoạt động săn bắt hợp pháp.`	`Điều 17. Trách nhiệm của Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. khoản 3. khi có báo động lũ từ cấp i trở lên, sở nông nghiệp và phát triển nông thôn phải chỉ đạo, tổ chức kiểm tra, đôn đốc công tác tuần tra, canh gác ở các tuyến đê.`
`Mục tiêu của giáo dục nghề nghiệp từ tháng 7/2020 được quy định như thế nào?`	Điều 36. Mục tiêu của giáo dục nghề nghiệp. giáo dục nghề nghiệp nhằm đào tạo nhân lực trực tiếp cho sản xuất, kinh doanh và dịch vụ, có năng lực hành nghề tương ứng với trình độ đào tạo; có đạo đức, sức khỏe; có trách nhiệm nghề nghiệp; có khả năng sáng tạo, thích ứng với môi trường hội nhập quốc tế; bảo đảm nâng cao năng suất, chất lượng lao động; tạo điều kiện cho người học sau khi hoàn thành khóa học có khả năng tìm việc làm, tự tạo việc làm hoặc học trình độ cao hơn.	`Điều 3. Tiêu chuẩn của các thành viên thuộc lực lượng tuần tra, canh gác đê. khoản 2. có tinh thần trách nhiệm, chịu đựng gian khổ, khắc phục khó khăn, quen sông nước và biết bơi, có kiến thức, kinh nghiệm hộ đê, phòng, chống lụt, bão.`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "cos_sim" 4}

Evaluation Dataset

zalo-legal-triplets

Dataset: zalo-legal-triplets at 15e0566
Size: 37,059 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
anchor positive negative
type string string string
details
min: 7 tokens
mean: 21.7 tokens
max: 47 tokens
min: 17 tokens
mean: 79.22 tokens
max: 327 tokens
min: 25 tokens
mean: 74.1 tokens
max: 220 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`Nghiên cứu y sinh học liên quan đến con người là gì?`	`Điều 31. Thẩm định nghiên cứu theo quy trình rút gọn. khoản 4. ngoại trừ trường hợp họp khẩn cấp, tất cả tài liệu đề nghị xem xét phải được gửi tới thành viên hội đồng đạo đức được phân công nhận xét trước ít nhất 05 ngày làm việc so với ngày yêu cầu gửi lại phiếu nhận xét, đánh giá nghiên cứu.`	`Điều 10. Nội dung tuần tra canh gác cống qua đê. khoản 2. người tuần tra, canh gác phải kiểm tra kỹ phần tiếp giáp giữa thân cống, tường cánh gà của cống với đê; cánh cống, bộ phận đóng mở cánh cống, cửa cống, thân cống và khu vực thượng, hạ lưu cống để phát hiện kịp thời những sự cố xảy ra.`
`Hồ sơ cấp lại Giấy chứng nhận đủ điều kiện hoạt động dịch vụ giám định công nghệ bao gồm những giấy tờ gì?`	`Điều 38. Hồ sơ cấp Giấy chứng nhận đủ điều kiện hoạt động dịch vụ giám định công nghệ. điểm e) mẫu chứng thư giám định của tổ chức.`	`Điều 6. Trang bị dụng cụ, sổ sách. khoản 7. việc giao nhận các dụng cụ và sổ sách trên đây phải được lập biên bản để quản lý, theo dõi.`
`Chạy quá tốc độ bao nhiêu km thì xe ô tô sẽ bị giam bằng?`	`Điều 55. Xử phạt các hành vi vi phạm quy định quản lý, bảo trì kết cấu hạ tầng đường sắt. điểm b) thực hiện hành vi quy định tại điểm c khoản 3 điều này buộc phải tổ chức sửa chữa, bổ sung, gia cố, thay thế các hư hỏng kết cấu hạ tầng đường sắt để bảo đảm chất lượng theo công lệnh tốc độ, công lệnh tải trọng đã công bố.`	`Điều 9. Nội dung tuần tra, canh gác đê. điểm d) mỗi kíp tuần tra phải kiểm tra vượt quá phạm vi phụ trách về hai phía, mỗi phía 50m. đối với những khu vực đã từng xảy ra sự cố hư hỏng, phải kiểm tra quan sát rộng hơn để phát hiện sự cố.`

Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
json
1{ 2 "scale": 20.0, 3 "similarity_fct": "cos_sim" 4}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 2
num_train_epochs: 1
warmup_ratio: 0.1
fp16: True

All Hyperparameters

Click to expand

overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 2
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: 1
max_steps: -1
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.1
warmup_steps: 0
log_level: passive
log_level_replica: warning
log_on_each_node: True
logging_nan_inf_filter: True
save_safetensors: True
save_on_each_node: False
save_only_model: False
restore_callback_states_from_checkpoint: False
no_cuda: False
use_cpu: False
use_mps_device: False
seed: 42
data_seed: None
jit_mode_eval: False
use_ipex: False
bf16: False
fp16: True
fp16_opt_level: O1
half_precision_backend: auto
bf16_full_eval: False
fp16_full_eval: False
tf32: None
local_rank: 0
ddp_backend: None
tpu_num_cores: None
tpu_metrics_debug: False
debug: []
dataloader_drop_last: False
dataloader_num_workers: 0
dataloader_prefetch_factor: None
past_index: -1
disable_tqdm: False
remove_unused_columns: True
label_names: None
load_best_model_at_end: False
ignore_data_skip: False
fsdp: []
fsdp_min_num_params: 0
fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
deepspeed: None
label_smoothing_factor: 0.0
optim: adamw_torch
optim_args: None
adafactor: False
group_by_length: False
length_column_name: length
ddp_find_unused_parameters: None
ddp_bucket_cap_mb: None
ddp_broadcast_buffers: False
dataloader_pin_memory: True
dataloader_persistent_workers: False
skip_memory_metrics: True
use_legacy_prediction_loop: False
push_to_hub: False
resume_from_checkpoint: None
hub_model_id: None
hub_strategy: every_save
hub_private_repo: None
hub_always_push: False
gradient_checkpointing: False
gradient_checkpointing_kwargs: None
include_inputs_for_metrics: False
include_for_metrics: []
eval_do_concat_batches: True
fp16_backend: auto
push_to_hub_model_id: None
push_to_hub_organization: None
mp_parameters:
auto_find_batch_size: False
full_determinism: False
torchdynamo: None
ray_scope: last
ddp_timeout: 1800
torch_compile: False
torch_compile_backend: None
torch_compile_mode: None
dispatch_batches: None
split_batches: None
include_tokens_per_second: False
include_num_input_tokens_seen: False
neftune_noise_alpha: None
optim_target_modules: None
batch_eval_metrics: False
eval_on_start: False
use_liger_kernel: False
eval_use_gather_object: False
average_tokens_across_devices: False
prompts: None
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	zalo_legal_cosine_accuracy
0.3084	2000	0.2978	0.0778	0.9996
0.6167	4000	0.1735	0.0522	1.0
0.9251	6000	0.1148	0.0330	1.0
1.0	6486	-	-	1.0

Framework Versions

Python: 3.10.12
Sentence Transformers: 3.3.1
Transformers: 4.47.0
PyTorch: 2.5.1+cu121
Accelerate: 1.2.1
Datasets: 3.3.1
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}
}

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 7 tokens mean: 22.08 tokens max: 47 tokens	min: 13 tokens mean: 82.98 tokens max: 344 tokens	min: 25 tokens mean: 76.65 tokens max: 220 tokens