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anhtuansh
/
halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e

Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
xlm-roberta
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:10200
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
Eval Results
text-embeddings-inference
Inference Endpoints
Model card Files Community
Edit model card

SentenceTransformer based on hiieu/halong_embedding

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

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.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("anhtuansh/halong_embedding-Financial-Matryoshka-5e")
# 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

Metric dim_768 dim_512 dim_256 dim_128 dim_64
cosine_accuracy@1 0.522 0.5247 0.5185 0.5079 0.4753
cosine_accuracy@3 0.6993 0.6975 0.6852 0.6781 0.6473
cosine_accuracy@5 0.7557 0.7557 0.7425 0.7363 0.709
cosine_accuracy@10 0.8122 0.8078 0.8078 0.7919 0.7663
cosine_precision@1 0.522 0.5247 0.5185 0.5079 0.4753
cosine_precision@3 0.2331 0.2325 0.2284 0.226 0.2158
cosine_precision@5 0.1511 0.1511 0.1485 0.1473 0.1418
cosine_precision@10 0.0812 0.0808 0.0808 0.0792 0.0766
cosine_recall@1 0.522 0.5247 0.5185 0.5079 0.4753
cosine_recall@3 0.6993 0.6975 0.6852 0.6781 0.6473
cosine_recall@5 0.7557 0.7557 0.7425 0.7363 0.709
cosine_recall@10 0.8122 0.8078 0.8078 0.7919 0.7663
cosine_ndcg@10 0.6694 0.6691 0.6635 0.6512 0.6202
cosine_mrr@10 0.6235 0.6243 0.6173 0.606 0.5735
cosine_map@100 0.6291 0.6302 0.6232 0.6123 0.5799

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: 270.11 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 :
    + 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 ;
    + bảng kê toàn_bộ tờ khai hải_quan ( điện_tử hoặc giấy ) của số_lượng hàng_hóa đã nhập_khẩu theo danh_mục ;
    + 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 ) .
    - 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 :
    + hồ_sơ hải_quan theo quy_định hiện_hành ;
    + 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:
    {
    "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
    "matryoshka_dims": [
        768,
        512
    ],
    "matryoshka_weights": [
        1,
        1
    ],
    "n_dims_per_step": -1
}

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: 274.14 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 :
    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 .
    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 .
    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 .
    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:
    {
    "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
    "matryoshka_dims": [
        768,
        512
    ],
    "matryoshka_weights": [
        1,
        1
    ],
    "n_dims_per_step": -1
}

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

Click to expand
  • 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 - - 0.4722 0.4553 0.4184 0.3613 0.2929
0.0039 10 0.2025 - - - - - -
0.0078 20 0.4061 - - - - - -
0.0118 30 0.2119 - - - - - -
0.0157 40 0.2383 - - - - - -
0.0196 50 0.2445 - - - - - -
0.0235 60 0.3297 - - - - - -
0.0275 70 0.1968 - - - - - -
0.0314 80 0.3068 - - - - - -
0.0353 90 0.1502 - - - - - -
0.0392 100 0.2747 - - - - - -
0.0431 110 0.078 - - - - - -
0.0471 120 0.1146 - - - - - -
0.0510 130 0.0286 - - - - - -
0.0549 140 0.4102 - - - - - -
0.0588 150 0.0437 - - - - - -
0.0627 160 0.3079 - - - - - -
0.0667 170 0.1597 - - - - - -
0.0706 180 0.0676 - - - - - -
0.0745 190 0.0399 - - - - - -
0.0784 200 0.1717 - - - - - -
0.0824 210 0.2644 - - - - - -
0.0863 220 0.2292 - - - - - -
0.0902 230 0.0382 - - - - - -
0.0941 240 0.1296 - - - - - -
0.0980 250 0.0587 - - - - - -
0.1020 260 0.1843 - - - - - -
0.1059 270 0.0882 - - - - - -
0.1098 280 0.2833 - - - - - -
0.1137 290 0.0289 - - - - - -
0.1176 300 0.466 - - - - - -
0.1216 310 0.0205 - - - - - -
0.1255 320 0.1663 - - - - - -
0.1294 330 0.1157 - - - - - -
0.1333 340 0.3217 - - - - - -
0.1373 350 0.0771 - - - - - -
0.1412 360 0.004 - - - - - -
0.1451 370 0.0497 - - - - - -
0.1490 380 0.0288 - - - - - -
0.1529 390 0.267 - - - - - -
0.1569 400 0.0723 - - - - - -
0.1608 410 0.3882 - - - - - -
0.1647 420 0.0126 - - - - - -
0.1686 430 0.0099 - - - - - -
0.1725 440 0.068 - - - - - -
0.1765 450 0.0565 - - - - - -
0.1804 460 0.0968 - - - - - -
0.1843 470 0.0229 - - - - - -
0.1882 480 0.0971 - - - - - -
0.1922 490 0.0653 - - - - - -
0.1961 500 0.0005 - - - - - -
0.2 510 0.1656 - - - - - -
0.2039 520 0.0702 - - - - - -
0.2078 530 0.0059 - - - - - -
0.2118 540 0.0208 - - - - - -
0.2157 550 0.0478 - - - - - -
0.2196 560 0.0197 - - - - - -
0.2235 570 0.2156 - - - - - -
0.2275 580 0.001 - - - - - -
0.2314 590 0.0349 - - - - - -
0.2353 600 0.1013 - - - - - -
0.2392 610 0.03 - - - - - -
0.2431 620 0.0207 - - - - - -
0.2471 630 0.176 - - - - - -
0.2510 640 0.0841 - - - - - -
0.2549 650 0.3448 - - - - - -
0.2588 660 0.1819 - - - - - -
0.2627 670 0.0169 - - - - - -
0.2667 680 0.0263 - - - - - -
0.2706 690 0.1355 - - - - - -
0.2745 700 0.0007 - - - - - -
0.2784 710 0.0862 - - - - - -
0.2824 720 0.1283 - - - - - -
0.2863 730 0.0033 - - - - - -
0.2902 740 0.0782 - - - - - -
0.2941 750 0.0075 - - - - - -
0.2980 760 0.1451 - - - - - -
0.3020 770 0.1888 - - - - - -
0.3059 780 0.0166 - - - - - -
0.3098 790 0.02 - - - - - -
0.3137 800 0.0673 - - - - - -
0.3176 810 0.1498 - - - - - -
0.3216 820 0.0102 - - - - - -
0.3255 830 0.0532 - - - - - -
0.3294 840 0.0651 - - - - - -
0.3333 850 0.0008 - - - - - -
0.3373 860 0.0285 - - - - - -
0.3412 870 0.069 - - - - - -
0.3451 880 0.1342 - - - - - -
0.3490 890 0.0056 - - - - - -
0.3529 900 0.0046 - - - - - -
0.3569 910 0.0716 - - - - - -
0.3608 920 0.0266 - - - - - -
0.3647 930 0.0266 - - - - - -
0.3686 940 0.0355 - - - - - -
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Citation

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