This is a sentence-transformers model finetuned from hiieu/halong_embedding on the json 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: hiieu/halong_embedding
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 dimensions
Similarity Function: Cosine Similarity
Training Dataset:
- json

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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (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})
  (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("anhtuansh/halong-embedding-Financial-Matryoshka-5e-11k")
# Run inference
sentences = [
    'thời_hạn giải_quyết việc gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học như sau : tối_đa 20 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ hợp_lệ .',
    'tôi muốn hỏi về gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học , có thời_hạn giải_quyết như thế_nào ?',
    'thành_phần hồ_sơ giải_quyết chế_độ hỗ_trợ đối_với người việt_nam có công với cách_mạng quy_định tại nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ngày 20 / 7 / 2018 của chính_phủ về chế_độ hỗ_trợ và một_số chế_độ đãi_ngộ khác đối_với người việt_nam có công với cách_mạng , người tham_gia kháng_chiến , chiến_tranh bảo_vệ tổ_quốc và làm nhiệm_vụ quốc_tế đang định_cư ở nước_ngoài ( nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ) , bao_gồm những giấy_tờ gì ?',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Datasets: dim_768, dim_512, dim_256, dim_128 and dim_64
Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	dim_768	dim_512	dim_256	dim_128	dim_64
cosine_accuracy@1	0.5423	0.5423	0.5353	0.5185	0.4956
cosine_accuracy@3	0.716	0.7099	0.7108	0.6896	0.6605
cosine_accuracy@5	0.7743	0.7751	0.769	0.754	0.7257
cosine_accuracy@10	0.8325	0.8245	0.8166	0.8139	0.7857
cosine_precision@1	0.5423	0.5423	0.5353	0.5185	0.4956
cosine_precision@3	0.2387	0.2366	0.2369	0.2299	0.2202
cosine_precision@5	0.1549	0.155	0.1538	0.1508	0.1451
cosine_precision@10	0.0832	0.0825	0.0817	0.0814	0.0786
cosine_recall@1	0.5423	0.5423	0.5353	0.5185	0.4956
cosine_recall@3	0.716	0.7099	0.7108	0.6896	0.6605
cosine_recall@5	0.7743	0.7751	0.769	0.754	0.7257
cosine_recall@10	0.8325	0.8245	0.8166	0.8139	0.7857
cosine_ndcg@10	0.6875	0.6842	0.6778	0.6661	0.6398
cosine_mrr@10	0.641	0.639	0.633	0.6188	0.5932
cosine_map@100	0.6459	0.6443	0.6386	0.624	0.5995

Training Details

Training Dataset

json

Dataset: json
Size: 10,200 training samples
Columns: positive and anchor
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
positive anchor
type string string
details
min: 4 tokens
mean: 266.29 tokens
max: 512 tokens
min: 10 tokens
mean: 59.35 tokens
max: 421 tokens

Samples:

positive	anchor
1 . thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như sau : - bộ thông_tin và truyền_thông cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương ; cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân nước_ngoài ; - ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân có trụ_sở hoặc cư_trú tại địa_phương ; chi_nhánh , văn_phòng đại_diện , đơn_vị trực_thuộc cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương đặt tại địa_phương . 2 . hồ_sơ bao_gồm : - đơn đề_nghị cấp giấy_phép trong đó ghi rõ mục_đích , thời_gian , địa_điểm và tên các đơn_vị tham_gia triển_lãm , hội_chợ ; - danh_mục xuất_bản_phẩm để triển_lãm , hội_chợ theo mẫu quy_định . ( quy_định tại khoản 2 , 3 điều 44 luật xuất_bản )	`hồ_sơ và thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như thế_nào ?`
- trường_hợp mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi thì người khai hải_quan có hồ_sơ đề_nghị cơ_quan hải_quan nơi cấp danh_mục lần đầu_đề_nghị cấp lại , bao_gồm : [object Object] + công_văn đề_nghị cấp lại danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi trong đó nêu rõ : lý_do mất danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi và cam_kết của người khai hải_quan về tính chính_xác của nội_dung khai_báo ; [object Object] + bảng kê toàn_bộ tờ khai hải_quan ( điện_tử hoặc giấy ) của số_lượng hàng_hóa đã nhập_khẩu theo danh_mục ; [object Object] + bản danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi của cơ_quan hải_quan nơi làm thủ_tục nhập_khẩu lô hàng cuối_cùng trước khi thất_lạc ( 01 bản chụp có xác_nhận của cơ_quan hải_quan nơi nhập_khẩu ) . [object Object] - khi làm thủ_tục hải_quan , người khai hải_quan nộp , xuất_trình cho cơ_quan hải_quan nơi đăng_ký tờ khai hải_quan các hồ_sơ sau : [object Object] + hồ_sơ hải_quan theo quy_định hiện_hành ; [object Object] + danh_mục hàng_hóa và phiếu theo_dõi trừ lùi đã đăng_ký với cơ_quan hải_quan ( bản giao người khai hải_quan ) để cơ_quan hải_quan làm thủ_tục thực_hiện...	`trường_hợp tôi làm mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi hàng_hóa_nhập_khẩu dung_môi n - hexan dùng trong sản_xuất khô_dầu đậu_tương và dầu thực_vật , cám gạo trích ly và dầu cám thì cần làm những thủ_tục gì ?`
`thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá là : tổng_cục thủy_sản .`	`thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá ?`

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
1{ 2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", 3 "matryoshka_dims": [ 4 768, 5 512 6 ], 7 "matryoshka_weights": [ 8 1, 9 1 10 ], 11 "n_dims_per_step": -1 12}

Evaluation Dataset

json

Dataset: json
Size: 1,134 evaluation samples
Columns: positive and anchor
Approximate statistics based on the first 1000 samples:
positive anchor
type string string
details
min: 4 tokens
mean: 268.67 tokens
max: 512 tokens
min: 7 tokens
mean: 58.82 tokens
max: 512 tokens

Samples:

positive	anchor
việc thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất được tiến_hành như sau : [object Object] bước 1 . vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương tiếp_nhận đề_nghị khen_thưởng của các đơn_vị thực thuộc . [object Object] bước 2 . thẩm_định hồ_sơ , xin ý_kiến các cơ_quan liên_quan , báo_cáo hội_đồng thi_đua khen_thưởng cùng cấp , tổng_hợp trình bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố quyết_định khen_thưởng . [object Object] bước 3 . khi có quyết_định của bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương ; vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương thông_báo quyết_định , viết bằng , đóng_dấu và cấp_phát cho đơn_vị trình khen . [object Object] bước 4 . các trường_hợp không được khen_thưởng ( không đúng đối_tượng , không đủ tiêu_chuẩn , không đủ ...	`đề_nghị cho biết trình_tự thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất`
bông_thủy_tinh chống cháy là vật_liệu chống cháy , thuộc danh_mục phương_tiện pccc quy_định phụ_lục v nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy . do đó , nếu đưa vào sử_dụng trong hạng_mục pccc của công_trình thì phải kiểm_định về pccc. tuy_nhiên , đối_với vật_liệu bông thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy được các cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân cần xem_xét tùy vào yêu_cầu cụ_thể của công_trình để đăng_ký kiểm_định “ tính nguy_hiểm cháy ” đối_với vật_liệu đó hoặc “ giới_hạn chịu_lửa ” của kết_cấu sử_dụng vật_liệu đó . thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định được quy_định tại điểm a khoản 4 điều 18 thông_tư 66 / 2014 / tt - bca ngày 16 / 12 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều ...	`bông_thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy có phải kiểm_định không ? thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định như thế_nào ?`
`thẻ thường_trú không có thời_hạn nhưng định_kỳ 10 năm một lần , người nước_ngoài thường_trú phải đến nộp hồ_sơ tại phòng quản_lý xuất , nhập_cảnh công_an tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương để đề_nghị cấp đổi thẻ thường_trú .`	`thẻ thường_trú có thời_hạn không ?`

Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
json
1{ 2 "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", 3 "matryoshka_dims": [ 4 768, 5 512 6 ], 7 "matryoshka_weights": [ 8 1, 9 1 10 ], 11 "n_dims_per_step": -1 12}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: epoch
per_device_train_batch_size: 2
per_device_eval_batch_size: 2
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 2e-05
num_train_epochs: 5
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: True
tf32: False
load_best_model_at_end: True
optim: adamw_torch_fused
batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

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overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: epoch
prediction_loss_only: True
per_device_train_batch_size: 2
per_device_eval_batch_size: 2
per_gpu_train_batch_size: None
per_gpu_eval_batch_size: None
gradient_accumulation_steps: 2
eval_accumulation_steps: None
learning_rate: 2e-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: cosine
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: False
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_fused
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
prompts: None
batch_sampler: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	dim_768_cosine_ndcg@10	dim_512_cosine_ndcg@10	dim_256_cosine_ndcg@10	dim_128_cosine_ndcg@10	dim_64_cosine_ndcg@10
0	0	-	-	0.4769	0.4610	0.4236	0.3689	0.2968
0.0039	10	0.1708	-	-	-	-	-	-
0.0078	20	0.3457	-	-	-	-	-	-
0.0118	30	0.3781	-	-	-	-	-	-
0.0157	40	0.1967	-	-	-	-	-	-
0.0196	50	0.1784	-	-	-	-	-	-
0.0235	60	0.4184	-	-	-	-	-	-
0.0275	70	0.2754	-	-	-	-	-	-
0.0314	80	0.2919	-	-	-	-	-	-
0.0353	90	0.1216	-	-	-	-	-	-
0.0392	100	0.1473	-	-	-	-	-	-
0.0431	110	0.1336	-	-	-	-	-	-
0.0471	120	0.096	-	-	-	-	-	-
0.0510	130	0.0476	-	-	-	-	-	-
0.0549	140	0.3552	-	-	-	-	-	-
0.0588	150	0.019	-	-	-	-	-	-
0.0627	160	0.2118	-	-	-	-	-	-
0.0667	170	0.1482	-	-	-	-	-	-
0.0706	180	0.0408	-	-	-	-	-	-
0.0745	190	0.031	-	-	-	-	-	-
0.0784	200	0.2156	-	-	-	-	-	-
0.0824	210	0.2078	-	-	-	-	-	-
0.0863	220	0.2735	-	-	-	-	-	-
0.0902	230	0.05	-	-	-	-	-	-
0.0941	240	0.1099	-	-	-	-	-	-
0.0980	250	0.0559	-	-	-	-	-	-
0.1020	260	0.0976	-	-	-	-	-	-
0.1059	270	0.0984	-	-	-	-	-	-
0.1098	280	0.2572	-	-	-	-	-	-
0.1137	290	0.0174	-	-	-	-	-	-
0.1176	300	0.4926	-	-	-	-	-	-
0.1216	310	0.0265	-	-	-	-	-	-
0.1255	320	0.1635	-	-	-	-	-	-
0.1294	330	0.0935	-	-	-	-	-	-
0.1333	340	0.4123	-	-	-	-	-	-
0.1373	350	0.0406	-	-	-	-	-	-
0.1412	360	0.0044	-	-	-	-	-	-
0.1451	370	0.074	-	-	-	-	-	-
0.1490	380	0.0095	-	-	-	-	-	-
0.1529	390	0.2467	-	-	-	-	-	-
0.1569	400	0.0517	-	-	-	-	-	-
0.1608	410	0.2711	-	-	-	-	-	-
0.1647	420	0.0127	-	-	-	-	-	-
0.1686	430	0.0239	-	-	-	-	-	-
0.1725	440	0.0445	-	-	-	-	-	-
0.1765	450	0.1018	-	-	-	-	-	-
0.1804	460	0.0986	-	-	-	-	-	-
0.1843	470	0.0155	-	-	-	-	-	-
0.1882	480	0.067	-	-	-	-	-	-
0.1922	490	0.1812	-	-	-	-	-	-
0.1961	500	0.0003	-	-	-	-	-	-
0.2	510	0.1966	-	-	-	-	-	-
0.2039	520	0.0084	-	-	-	-	-	-
0.2078	530	0.0169	-	-	-	-	-	-
0.2118	540	0.0167	-	-	-	-	-	-
0.2157	550	0.0233	-	-	-	-	-	-
0.2196	560	0.0194	-	-	-	-	-	-
0.2235	570	0.1479	-	-	-	-	-	-
0.2275	580	0.0012	-	-	-	-	-	-
0.2314	590	0.0348	-	-	-	-	-	-
0.2353	600	0.08	-	-	-	-	-	-
0.2392	610	0.0388	-	-	-	-	-	-
0.2431	620	0.0548	-	-	-	-	-	-
0.2471	630	0.2113	-	-	-	-	-	-
0.2510	640	0.1042	-	-	-	-	-	-
0.2549	650	0.2676	-	-	-	-	-	-
0.2588	660	0.1883	-	-	-	-	-	-
0.2627	670	0.0141	-	-	-	-	-	-
0.2667	680	0.0294	-	-	-	-	-	-
0.2706	690	0.1273	-	-	-	-	-	-
0.2745	700	0.001	-	-	-	-	-	-
0.2784	710	0.0867	-	-	-	-	-	-
0.2824	720	0.072	-	-	-	-	-	-
0.2863	730	0.0134	-	-	-	-	-	-
0.2902	740	0.0681	-	-	-	-	-	-
0.2941	750	0.0025	-	-	-	-	-	-
0.2980	760	0.0546	-	-	-	-	-	-
0.3020	770	0.3293	-	-	-	-	-	-
0.3059	780	0.047	-	-	-	-	-	-
0.3098	790	0.0438	-	-	-	-	-	-
0.3137	800	0.0147	-	-	-	-	-	-
0.3176	810	0.2694	-	-	-	-	-	-
0.3216	820	0.0045	-	-	-	-	-	-
0.3255	830	0.0088	-	-	-	-	-	-
0.3294	840	0.0162	-	-	-	-	-	-
0.3333	850	0.0016	-	-	-	-	-	-
0.3373	860	0.0143	-	-	-	-	-	-
0.3412	870	0.0474	-	-	-	-	-	-
0.3451	880	0.2914	-	-	-	-	-	-
0.3490	890	0.0391	-	-	-	-	-	-
0.3529	900	0.0247	-	-	-	-	-	-
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0.3608	920	0.084	-	-	-	-	-	-
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
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MatryoshkaLoss

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    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
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MultipleNegativesRankingLoss

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