File size: 20,612 Bytes
aeb8f10 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 |
---
language:
- vi
license: apache-2.0
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1391
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: keepitreal/vietnamese-sbert
widget:
- source_sentence: Bộ Công Thương chịu trách nhiệm quản lý nhà nước đối với máy, thiết
bị, vật tư, chất có yêu cầu nghiêm ngặt về an toàn, vệ sinh lao động có liên quan
đến thiết bị áp lực, thiết bị nâng đặc thù chuyên ngành công nghiệp, hóa chất,
vật liệu nổ công nghiệp, trang thiết bị khai thác mỏ, dầu khí, trừ các thiết bị,
phương tiện thăm dò, khai thác trên biển.
sentences:
- Bộ Công Thương chịu trách nhiệm quản lý những gì liên quan đến an toàn, vệ sinh
lao động?
- Ngoài các hình thức xử phạt, cá nhân, tổ chức vi phạm hành chính còn có thể bị
áp dụng những biện pháp khắc phục hậu quả nào?
- Quyết định xử phạt vi phạm hành chính cần được gửi đến Bộ trưởng Bộ Lao động -
Thương binh và Xã hội trong trường hợp nào?
- source_sentence: Ngườisửdụnglaođộngthựchiệnđầyđủcácchếđộbảohộlaođộngvàchămsócsứckhỏeđốivớingười
laođộnglàmnghề, côngviệcnặngnhọc, độchại, nguyhiểmvànghề, côngviệcđặcbiệtnặngnhọc,
độchại, nguyhiểmtheoquyđịnhcủaphápluật.
sentences:
- Trung tâm giới thiệu việc làm được thành lập trước ngày Luật này có hiệu lực thi
hành sẽ thay đổi như thế nào?
- Người sử dụng lao động có trách nhiệm gì đối với người lao động làm công việc
nặng nhọc, độc hại, nguy hiểm?
- '"Quyết định về đưa người lao động Việt Nam đi làm việc ở nước ngoài theo hợp
đồng" được định nghĩa như thế nào?'
- source_sentence: Từ 40.000.000 đồng đến 50.000.000 đồng đối với vi phạm từ 301 người
trở lên.
sentences:
- Mức phạt tiền đối với hành vi không tổ chức khám sức khỏe cho người lao động trước
khi chuyển sang làm nghề, công việc nặng nhọc, độc hại, nguy hiểm hơn là bao nhiêu?
- Những loại thông tin thị trường lao động nào cần được bảo mật?
- Mức phạt cao nhất cho hành vi không tổ chức huấn luyện an toàn lao động là bao
nhiêu?
- source_sentence: 'Phạt tiền từ 80. 000. 000 đồng đến 100. 000. 000 đồng khi có một
trong các hành vi sau đây: c ) Không tổ chức quản lý, bảo vệ quyền và lợi ích
hợp pháp của người lao động do doanh nghiệp đưa đi làm việc ở nước ngoài theo
quy định của pháp luật.'
sentences:
- Công đoàn cơ sở có vai trò gì trong việc tập huấn, huấn luyện an toàn, vệ sinh
lao động?
- '"Quyết định về lao động" được định nghĩa như thế nào?'
- Nếu doanh nghiệp không tổ chức quản lý và bảo vệ quyền lợi hợp pháp của người
lao động ở nước ngoài, họ sẽ bị phạt bao nhiêu?
- source_sentence: Tước quyền sử dụng Giấy phép hoạt động cho thuê lại lao động có
thời hạn từ 06 tháng đến 12 tháng đối với hành vi vi phạm quy định tại các điểm
c khoản 6 Điều này.
sentences:
- Người sử dụng lao động phải tham gia bảo hiểm thất nghiệp cho người lao động trong
thời hạn bao lâu kể từ ngày hợp đồng lao động có hiệu lực?
- Mức phạt tiền đối với bên thuê lại lao động khi không tổ chức huấn luyện an toàn,
vệ sinh lao động cho người lao động thuê lại theo quy định của pháp luật là bao
nhiêu?
- Hình thức xử phạt bổ sung cho hành vi cho thuê lại lao động quá 12 tháng là gì?
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
model-index:
- name: vietnamese-sbert-base-law
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: dim 768
type: dim_768
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.3870967741935484
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.4838709677419355
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.5548387096774193
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.6451612903225806
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.3870967741935484
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.16129032258064516
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.11096774193548387
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.06451612903225806
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.3870967741935484
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.4838709677419355
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.5548387096774193
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.6451612903225806
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.49965914022530916
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.45487199180747573
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.4610035889963774
name: Cosine Map@100
---
# vietnamese-sbert-base-law
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [keepitreal/vietnamese-sbert](https://huggingface.co/keepitreal/vietnamese-sbert) 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:** [keepitreal/vietnamese-sbert](https://huggingface.co/keepitreal/vietnamese-sbert) <!-- at revision a9467ef2ef47caa6448edeabfd8e5e5ce0fa2a23 -->
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- json
- **Language:** vi
- **License:** apache-2.0
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
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})
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
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("hivetechVN/vietnamese-sbert-base-law-768-v2")
# Run inference
sentences = [
'Tước quyền sử dụng Giấy phép hoạt động cho thuê lại lao động có thời hạn từ 06 tháng đến 12 tháng đối với hành vi vi phạm quy định tại các điểm c khoản 6 Điều này.',
'Hình thức xử phạt bổ sung cho hành vi cho thuê lại lao động quá 12 tháng là gì?',
'Người sử dụng lao động phải tham gia bảo hiểm thất nghiệp cho người lao động trong thời hạn bao lâu kể từ ngày hợp đồng lao động có hiệu lực?',
]
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]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Information Retrieval
* Dataset: `dim_768`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:--------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.3871 |
| cosine_accuracy@3 | 0.4839 |
| cosine_accuracy@5 | 0.5548 |
| cosine_accuracy@10 | 0.6452 |
| cosine_precision@1 | 0.3871 |
| cosine_precision@3 | 0.1613 |
| cosine_precision@5 | 0.111 |
| cosine_precision@10 | 0.0645 |
| cosine_recall@1 | 0.3871 |
| cosine_recall@3 | 0.4839 |
| cosine_recall@5 | 0.5548 |
| cosine_recall@10 | 0.6452 |
| **cosine_ndcg@10** | **0.4997** |
| cosine_mrr@10 | 0.4549 |
| cosine_map@100 | 0.461 |
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### json
* Dataset: json
* Size: 1,391 training samples
* Columns: <code>positive</code> and <code>anchor</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | positive | anchor |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 54.23 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 10 tokens</li><li>mean: 27.5 tokens</li><li>max: 78 tokens</li></ul> |
* Samples:
| positive | anchor |
|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Người sử dụng lao động có trách nhiệm tổ chức đào tạo, bồi dưỡng, nâng cao trình độ kỹ năng nghề và sử dụng lao động theo phương án đã được phê duyệt; sử dụng nguồn kinh phí đúng đối tượng, đúng mục đích và thực hiện báo cáo kết quả tổ chức đào tạo cho cơ quan nhà nước có thẩm quyền sau khi kết thúc khóa đào tạo, bồi dưỡng, nâng cao trình độ kỹ năng nghề.</code> | <code>Người sử dụng lao động có trách nhiệm gì trong việc đào tạo, bồi dưỡng, nâng cao trình độ kỹ năng nghề cho người lao động?</code> |
| <code>Thành phố Trà Vinh thuộc tỉnh Trà Vinh.</code> | <code>Địa phương nào của tỉnh Trà Vinh được xếp vào Vùng II?</code> |
| <code>Chánh Thanh tra Sở Lao động - Thương binh và Xã hội, nơi người sử dụng lao động đặt trụ sở chính có thẩm quyền giải quyết khiếu nại lần hai đối với khiếu nại về lao động, an toàn, vệ sinh lao động khi người khiếu nại không đồng ý với quyết định giải quyết lần đầu theo quy định tại Điều 23 hoặc đã hết thời hạn quy định tại Điều 20 Nghị định này mà khiếu nại không được giải quyết.</code> | <code>Ai có thẩm quyền giải quyết khiếu nại lần hai đối với khiếu nại về lao động, an toàn, vệ sinh lao động?</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: epoch
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 4
- `lr_scheduler_type`: cosine
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `tf32`: False
- `load_best_model_at_end`: True
- `optim`: adamw_torch_fused
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: epoch
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 32
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 16
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_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`: 4
- `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`: True
- `fp16`: False
- `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`: 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`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | dim_768_cosine_ndcg@10 |
|:----------:|:-----:|:----------------------:|
| 1.0 | 3 | 0.4975 |
| 2.0 | 6 | 0.4981 |
| **2.7273** | **8** | **0.4997** |
* The bold row denotes the saved checkpoint.
### 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}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |