Views
No views yet
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})
)pip install -U sentence-transformers1from sentence_transformers import SentenceTransformer
2
3# Download from the 🤗 Hub
4model = SentenceTransformer("tanbinh2210/mnrl_mlm-vinai_phobert-base-v2")
5# Run inference
6sentences = [
7 'Quy_trình lọc công_việc theo Người thực_hiện trong dự_án bao_gồm những bước nào ?',
8 'Tôi có_thể lọc được các công_việc tôi là Người thực_hiện ở trong dự_án không ?\nTại danh_sách công_việc trong dự_án bạn có_thể sử_dụng bộ lọc nâng cao ở thanh tìm_kiếm để lọc danh_sách các công_việc theo Người thực_hiện bằng cách :\nTại màn danh_sách công_việc trong dự_án Chọn tác_vụ Lọc trên Bộ lọc nâng cao\nLọc theo trường Người thực_hiện\nlọc công_việc trong dự_án theo người thực_hiện',
9 'Hồ_sơ bảo_hiểm\nKê_khai hồ_sơ bảo_hiểm\nKê_khai hồ_sơ bảo_hiểm là một thủ_tục bắt_buộc đối_với các doanh_nghiệp và người lao_động để đảm_bảo quyền_lợi và nghĩa_vụ về bảo_hiểm_xã_hội , bảo_hiểm_y_tế , bảo_hiểm thất_nghiệp .\nDanh_sách HSBH được tự_động cập_nhật từ danh_sách Hồ_sơ nhân_sự ( HSNS ) đang làm_việc trong phân hệ Nhân_sự dựa trên cài_đặt tăng giảm dự_kiến trong IVAN .\nCài_đặt 1 - IVAN\nDưới đây là các bước hướng_dẫn kê_khai và khai_báo HSBH :\nBước 1 : Truy_cập đối_tượng Hồ_sơ bảo_hiểm > Chọn tab Chờ kê_khai > Chọn hồ_sơ muốn khai_báo và nhấn chuột phải > Chọn thủ_tục kê_khai\nBước 1 Kê_khai hồ_sơ bảo_hiểm\nBước 2 : \xa0Điền thông_tin bắt_buộc tại tab Khai_báo > \xa0Nhấn Cập_nhật\nBước 2 Kê_khai hồ_sơ bảo_hiểm\nChú_ý : Đối_với những hồ_sơ chưa đầy_đủ thông_tin , người dùng cần bổ_sung tại các tab Hồ_sơ bảo_hiểm và Thông_tin gia_đình trước khi thực_hiện khai_báo .\nBước 3 : Click vào nhãn của thủ_tục muốn kê_khai > Thực_hiện kê_khai hồ_sơ bảo_hiểm > Nhấn nút Ký & Gửi kê_khai\nBước 3 Kê_khai hồ_sơ bảo_hiểm',
10]
11embeddings = model.encode(sentences)
12print(embeddings.shape)
13# [3, 768]
14
15# Get the similarity scores for the embeddings
16similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
17print(similarities.shape)
18# [3, 3]question and positive| question | positive | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| question | positive |
|---|---|
Nếu thiếu thông_tin về số người phụ_thuộc trong hồ_sơ nhân_sự thì sẽ ảnh_hưởng như_thế_nào đến quyết_toán thuế ? | Khắc_phục sự_cố không có thông_tin quyết_toán thuế[object Object]Bảng quyết_toán thuế được tổng_hợp thông_tin từ bảng lương các tháng , nguyên_nhân chính dẫn đến việc không có thông_tin trên bảng quyết_toán thuế là do trên các bảng lương chưa có đầy_đủ các thông_tin :[object Object]Cột tổng thu_nhập tổng_hợp dựa trên cột Tổng tiền trên các bảng lương[object Object]Cột giảm trừ bảo_hiểm dựa trên cột Khấu_trừ bảo_hiểm trên các bảng lương[object Object]Một_số thông_tin khác như mã_số thuế , số người phụ_thuộc , .. cần được nhập đầy_đủ trên hồ_sơ nhân_sự của nhân_sự |
Trong một quy_trình công_việc đang chạy , vai_trò nào cho_phép tôi theo_dõi luồng vận_hành của quy_trình ? | Quy_trình tự_động[object Object]Node_Công_việc quy_trình[object Object]Node công_việc quy_trình được sinh ra sau khi chọn điều_kiện tạo công_việc quy_trình .[object Object]Tại đây người dùng có_thể tiến_hành cài_đặt các thông_tin liên_quan đến việc quản_lý tổng_hợp luồng vận_hành quy_trình .[object Object]Node công_việc quy_trình[object Object]Ấn chuột trái vào node công_việc quy_trình để tiến_hành thiết_lập các cài_đặt liên_quan .[object Object]Bảng mô_tả các trường dữ_liệu trong node công_việc quy_trình :[object Object]Trường dữ_liệu : Phạm_vi áp_dụng , Mô_tả : Chỉ những nhân_sự thuộc phạm_vi áp_dụng trong cài_đặt mới có_thể nhìn thấy và sử_dụng quy_trình này .[object Object]Những người không thuộc phạm_vi áp_dụng khi tạo Quy_trình công_việc sẽ không_thể tìm thấy và khởi tạo quy_trình này .[object Object]Trường dữ_liệu : Người_quản_lý công_việc sinh ra bởi quy_trình , Mô_tả : Là người có toàn_quyền đối_với công_việc quy_trình được khởi chạy[object Object]Trường dữ_liệu : Cho_phép thay_đổi người_quản_lý khi tạo công_việc , Mô_tả : Cài_đặt này cho_phép thay_đổi người_quản_lý của công_việc sinh ra bởi quy_trình khi khởi tạo công_việc[object Object]Trường dữ_liệu : Người_quản_lý quy_trình mẫu , Mô_tả : Là người có_thể thay_đổi , điều_chỉnh hoặc xoá quy_trình mẫu này[object Object]Trường dữ_liệu : Người theo_dõi , Mô_tả : Là người theo_dõi luồng vận_hành quy_trình khi quy_trình được khởi chạy |
Trước khi ký và gửi hồ_sơ ngừng dịch_vụ 1 - IVAN lên BHXH , tôi cần kiểm_tra những thông_tin gì trong tờ khai ? | Ngừng dịch_vụ 1 - IVAN[object Object]Bạn muốn truy_cập nhanh đến phân hệ Bảo_hiểm 1 - IVAN ?[object Object]Truy_cập vào phân hệ 1 - IVAN[object Object]Nội_dung[object Object]Hướng_dẫn ngừng dịch_vụ 1 - IVAN[object Object]Hướng_dẫn ngừng dịch_vụ 1 - IVAN[object Object]Mục_đích : Tác_vụ này được sử_dụng trong trường_hợp bạn không muốn sử_dụng dịch_vụ 1 - IVAN nữa .[object Object]Dưới đây là chi_tiết hướng_dẫn ngừng dịch_vụ 1 - IVAN :[object Object]Click vào Ngừng 1 - IVAN > > Chọn một hoặc nhiều lý_do > > Kiểm_tra thông_tin điền trong tờ khai > > Ký và gửi hồ_sơ lên BHXH Việt_Nam[object Object]ngừng 1 - IVAN[object Object]Kết_quả ngừng dịch_vụ sẽ được gửi đến phần_mềm 1 - IVAN và email đăng_ký dịch_vụ của đơn_vị .[object Object]Khi cơ_quan BHXH xác_nhận yêu_cầu ngừng , dịch_vụ 1 - IVAN của đơn_vị bạn sẽ chính_thức bị ngừng và không_thể tiếp_tục sử_dụng .[object Object]Ghi_chú : Sau khi thay_đổi thông_tin đơn_vị hoặc ngừng dịch_vụ 1 - IVAN , hệ_thống sẽ lưu lịch_sử tại Danh_sách hồ_sơ[object Object]Tìm_hiểu thêm tại Trung_tâm hỗ_trợ 1Office |
MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
1{
2 "scale": 20.0,
3 "similarity_fct": "cos_sim"
4}question and positive| question | positive | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| question | positive |
|---|---|
Với vai_trò trưởng bộ_phận , làm_sao để tôi có cái nhìn tổng_quan về đánh_giá cũng như thực_hiện đúng nhiệm_vụ của mình ? | PHÂN HỆ ĐÁNH_GIÁ[object Object]Những gì bạn có_thể làm[object Object]Theo_dõi các tính_năng / tác_vụ đánh_giá theo đúng vai_trò sẽ giúp các bộ_phận có cái nhìn tổng_quan về đánh_giá cũng như thực_hiện đúng nhiệm_vụ của mình .[object Object]Đảm_bảo tính độc_lập trong quy_trình quản_lý và đánh_giá nhân_sự .[object Object]Tính_năng / Tác_vụ : Thiết_lập tiêu_chí đánh_giá Xây_dựng bộ tiêu_chí đánh_giá dựa trên các loại tiêu_chí đánh_giá , Người sử_dụng : Ban lãnh_đạo / Trưởng phòng hành_chính nhân_sự[object Object]Tính_năng / Tác_vụ : Quản_lý mẫu đánh_giá Xây_dựng mẫu đánh_giá với các tiêu_chí đặc_trưng cho từng vị_trí trong doanh_nghiệp , Người sử_dụng : Bộ_phận hành_chính nhân_sự[object Object]Tính_năng / Tác_vụ : Quản_lý phiếu đánh_giá Quản_lý phiếu đánh_giá định_kỳ và người thực_hiện đánh_giá , Người sử_dụng : Bộ_phận hành_chính nhân_sự[object Object]Tính_năng / Tác_vụ : Thực_hiện đánh_giá , Người sử_dụng : Trưởng bộ_phận / Nhân_viên[object Object]Tìm_hiểu thêm tại trung_tâm hỗ_trợ 1Office |
Tính_năng ' Form báo_cáo ' trong quy_trình mẫu cho_phép người dùng làm gì ? | Quản_lý quy_trình mẫu[object Object]Tạo mới quy_trình mẫu[object Object]1 . Truy_cập phân hệ Văn_bản[object Object]2 . Ở trên cùng bên trái , chọn Tạo mới Quy_trình mẫu[object Object]Bảng mô_tả các node trong thiết_lập quy_trình mẫu :[object Object]Trường dữ_liệu : Node bước xử_lý , Mô_tả : Cho_phép cài_đặt thông_tin liên_quan đến việc xử_lý trong quy_trình xử_lý_văn_bản , mỗi bước sẽ có người chủ_trì và người xử_lý thông_tin riêng[object Object]Trường dữ_liệu : Node chuyển_tiếp , Mô_tả : Cho_phép người dùng thực_hiện thao_tác chuyển xử_lý sang bước tiếp_theo[object Object]Trường dữ_liệu : Node hành_động , Mô_tả : Cài_đặt các thao_tác thủ_công của người dùng để thực_hiện bước công_việc .[object Object]Ví_dụ : Xác_nhận , Không xác_nhận ...[object Object]Trường dữ_liệu : Node trình và ký , Mô_tả : Cho_phép người dùng cài_đặt hồ_sơ ký số và thực_hiện ký số trên quy_trình xử_lý_văn_bản[object Object]Trường dữ_liệu : Node trạng_thái , Mô_tả : Cho_phép người dùng cập_nhật trạng_thái của bước xử_lý : Hoàn_thành[object Object]Tạm dừng[object Object]Huỷ[object Object]Trường dữ_liệu : Node gửi email , Mô_tả : Cho_phép người dùng cài_đặt gửi email trực_tiếp trên quy_trình xử_lý_văn_bản[object Object]Trường dữ_liệu : Form báo_cáo , Mô_tả : Tính_năng tuỳ chỉnh form trong quy_trình công_việc mẫu , cho_phép người dùng tự cấu_hình các trường hiển_thị trong các bước xử_lý công_việc |
Sau khi tải plugin ký số về , tôi cần làm gì với file nén này ? | Ký token là gì ?[object Object]Để ký token , cần làm gì ?[object Object]Ký token là một thuật_ngữ thường được sử_dụng để chỉ chữ_ký số hoặc chứng_thư số .[object Object]Đây là một dạng chữ_ký điện_tử được tạo ra dựa trên các thuật_toán mã_hoá phức_tạp , có giá_trị pháp_lý tương_đương với chữ_ký viết_tay trên giấy .[object Object]Chữ_ký số thường được lưu_trữ và quản_lý trên một thiết_bị vật_lý như USB , thẻ thông_minh , hoặc một thiết_bị di_động có chức_năng tương_tự .[object Object]Thiết_bị này được gọi là token .[object Object]Để ký bằng token , người dùng cần :[object Object]Download plugin hỗ_trợ ký số tại đây .[object Object]Giải nén và cài_đặt plugin[object Object]Cắm_USB_Token vào máy_tính và bấm " Ký_Token " |
MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:
1{
2 "scale": 20.0,
3 "similarity_fct": "cos_sim"
4}overwrite_output_dir: Trueper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 32gradient_accumulation_steps: 4weight_decay: 0.01num_train_epochs: 10lr_scheduler_type: cosinewarmup_ratio: 0.05fp16: Truebatch_sampler: no_duplicatesoverwrite_output_dir: Truedo_predict: Falseeval_strategy: noprediction_loss_only: Trueper_device_train_batch_size: 16per_device_eval_batch_size: 32per_gpu_train_batch_size: Noneper_gpu_eval_batch_size: Nonegradient_accumulation_steps: 4eval_accumulation_steps: Nonetorch_empty_cache_steps: Nonelearning_rate: 5e-05weight_decay: 0.01adam_beta1: 0.9adam_beta2: 0.999adam_epsilon: 1e-08max_grad_norm: 1.0num_train_epochs: 10max_steps: -1lr_scheduler_type: cosinelr_scheduler_kwargs: {}warmup_ratio: 0.05warmup_steps: 0log_level: passivelog_level_replica: warninglog_on_each_node: Truelogging_nan_inf_filter: Truesave_safetensors: Truesave_on_each_node: Falsesave_only_model: Falserestore_callback_states_from_checkpoint: Falseno_cuda: Falseuse_cpu: Falseuse_mps_device: Falseseed: 42data_seed: Nonejit_mode_eval: Falseuse_ipex: Falsebf16: Falsefp16: Truefp16_opt_level: O1half_precision_backend: autobf16_full_eval: Falsefp16_full_eval: Falsetf32: Nonelocal_rank: 0ddp_backend: Nonetpu_num_cores: Nonetpu_metrics_debug: Falsedebug: []dataloader_drop_last: Falsedataloader_num_workers: 0dataloader_prefetch_factor: Nonepast_index: -1disable_tqdm: Falseremove_unused_columns: Truelabel_names: Noneload_best_model_at_end: Falseignore_data_skip: Falsefsdp: []fsdp_min_num_params: 0fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: Noneaccelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}deepspeed: Nonelabel_smoothing_factor: 0.0optim: adamw_torchoptim_args: Noneadafactor: Falsegroup_by_length: Falselength_column_name: lengthddp_find_unused_parameters: Noneddp_bucket_cap_mb: Noneddp_broadcast_buffers: Falsedataloader_pin_memory: Truedataloader_persistent_workers: Falseskip_memory_metrics: Trueuse_legacy_prediction_loop: Falsepush_to_hub: Falseresume_from_checkpoint: Nonehub_model_id: Nonehub_strategy: every_savehub_private_repo: Falsehub_always_push: Falsegradient_checkpointing: Falsegradient_checkpointing_kwargs: Noneinclude_inputs_for_metrics: Falseeval_do_concat_batches: Truefp16_backend: autopush_to_hub_model_id: Nonepush_to_hub_organization: Nonemp_parameters:auto_find_batch_size: Falsefull_determinism: Falsetorchdynamo: Noneray_scope: lastddp_timeout: 1800torch_compile: Falsetorch_compile_backend: Nonetorch_compile_mode: Nonedispatch_batches: Nonesplit_batches: Noneinclude_tokens_per_second: Falseinclude_num_input_tokens_seen: Falseneftune_noise_alpha: Noneoptim_target_modules: Nonebatch_eval_metrics: Falseeval_on_start: Falseeval_use_gather_object: Falsebatch_sampler: no_duplicatesmulti_dataset_batch_sampler: proportional| Epoch | Step | Training Loss |
|---|---|---|
| 0.4878 | 50 | 0.6256 |
| 0.9756 | 100 | 0.1088 |
| 1.4634 | 150 | 0.0639 |
| 1.9512 | 200 | 0.0278 |
| 2.4390 | 250 | 0.0168 |
| 2.9268 | 300 | 0.0104 |
| 3.4146 | 350 | 0.0048 |
| 3.9024 | 400 | 0.0032 |
| 4.3902 | 450 | 0.0024 |
| 4.8780 | 500 | 0.0017 |
| 5.3659 | 550 | 0.0013 |
| 5.8537 | 600 | 0.0012 |
| 6.3415 | 650 | 0.0011 |
| 6.8293 | 700 | 0.001 |
| 7.3171 | 750 | 0.001 |
| 7.8049 | 800 | 0.001 |
| 8.2927 | 850 | 0.0008 |
| 8.7805 | 900 | 0.0009 |
| 9.2683 | 950 | 0.0009 |
| 9.7561 | 1000 | 0.0009 |
1@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
2 title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
3 author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
4 booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
5 month = "11",
6 year = "2019",
7 publisher = "Association for Computational Linguistics",
8 url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
9}1@misc{henderson2017efficient,
2 title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
3 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},
4 year={2017},
5 eprint={1705.00652},
6 archivePrefix={arXiv},
7 primaryClass={cs.CL}
8}