HoangVuSnape/vietnamese-document-embedding-finetuned-univ15

SentenceTransformer based on dangvantuan/vietnamese-document-embedding

This is a sentence-transformers model finetuned from dangvantuan/vietnamese-document-embedding. 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: dangvantuan/vietnamese-document-embedding
• Maximum Sequence Length: 8192 tokens
• Output Dimensionality: 768 dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity

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, 'architecture': 'VietnameseModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("HoangVuSnape/vietnamese-document-embedding-finetuned-univ15")
# Run inference
sentences = [
    'Xin vui lòng cung cấp địa chỉ, số điện thoại và email của các cơ sở đào tạo thuộc Đại học FPT?',
    'TP. Hồ Chí Minh: Khu Công nghệ cao, Quận 9. Đà Nẵng, Quy Nhơn, Cần Thơ: Các khu vực trung tâm với cơ sở hiện đại. Đây là thông tin liên hệ của các cơ sở đào tạo thuộc Đại học FPT trên toàn quốc, bao gồm các địa chỉ, số điện thoại, và email của từng cơ sở. Các thông tin này giúp học sinh, phụ huynh, và đối tác dễ dàng liên lạc hoặc đến trực tiếp các cơ sở của trường. Chi tiết từng cơ sở:\n\nHà Nội\n\nĐịa chỉ: Khu Giáo dục và Đào tạo – Khu Công nghệ cao Hòa Lạc, Km29 Đại lộ Thăng Long, Huyện Thạch Thất, TP. Hà Nội. Điện thoại: (024) 7300 5588\n\nEmail: tuyensinh.hanoi@fpt.edu.vn\n\nTP. Hồ Chí Minh\n\nĐịa chỉ: Lô E2a-7, Đường D1, Khu Công nghệ cao, Phường Long Thạnh Mỹ, TP.',
    'Chính vì vậy các kỹ sư lập trình hiện nay đều thiếu kỹ năng ngoại ngữ và khả năng tự học kiến thức mới Các vị trí công việc sau khi ra trường:\n\nLập trình viên phát triển ứng dụng\n\nKỹ sư cầu nối\n\nChuyên viên phân tích nghiệp vụ\n\nKỹ sư đảm bảo chất lượng phần mềm\n\nKỹ sư quy trình sản xuất phần mềm\n\nQuản trị viên dự án phần mềm và CNTT\n\nGiám đốc kỹ thuật\n\nChuyên viên phát triển ứng dụng AI về xử lý hình ảnh, âm thanh\n\n**HỌC PHÍ TRƯỜNG ĐẠI HỌC FPT TẠI HÀ NỘI VÀ TP. HCM\n\n**ÁP DỤNG CHO SINH VIÊN NHẬP HỌC MỚI NĂM 2024 HỆ ĐẠI HỌC CHÍNH QUY\n\nTrường Đại học FPT trân trọng thông báo các mức học phí áp dụng cho sinh viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học chính quy tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh như sau:\n\n1. Học phí Chương trình chính khóa\n\nSố kỳ học: 9 học kỳ (bao gồm cả giai đoạn thực tập tại doanh nghiệp). Thời lượng học mỗi kỳ: 4 tháng. Học phí chuyên ngành:\n\nTừ học kỳ 1 đến học kỳ 3: 28,700,000 VNĐ/Học kỳ\n\nTừ học kỳ 4 đến học kỳ 6: 30,500,000 VNĐ/Học kỳ\n\nTừ học kỳ 7 đến học kỳ 9: 32,500,000 VNĐ/Học kỳ\n\nMức học phí trên áp dụng cho sinh viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học chính quy của Trường ĐH FPT, theo QĐ 08/QĐ-CTGDFPT ngày 12/01/2024 Quy định tài chính sinh viên năm học 2024-2025 các hệ đào tạo thuộc hệ thống giáo dục FPT.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.7543, 0.5277],
#         [0.7543, 1.0000, 0.4779],
#         [0.5277, 0.4779, 1.0000]])

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

• Dataset: dim_768
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator with these parameters:

  {
      "truncate_dim": 768
  }
  

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.466
cosine_accuracy@3	0.63
cosine_accuracy@5	0.678
cosine_accuracy@10	0.752
cosine_precision@1	0.466
cosine_precision@3	0.21
cosine_precision@5	0.1356
cosine_precision@10	0.0752
cosine_recall@1	0.466
cosine_recall@3	0.63
cosine_recall@5	0.678
cosine_recall@10	0.752
cosine_ndcg@10	0.6058
cosine_mrr@10	0.5595
cosine_map@100	0.5682

Information Retrieval

• Dataset: dim_512
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator with these parameters:

  {
      "truncate_dim": 512
  }
  

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.464
cosine_accuracy@3	0.626
cosine_accuracy@5	0.684
cosine_accuracy@10	0.746
cosine_precision@1	0.464
cosine_precision@3	0.2087
cosine_precision@5	0.1368
cosine_precision@10	0.0746
cosine_recall@1	0.464
cosine_recall@3	0.626
cosine_recall@5	0.684
cosine_recall@10	0.746
cosine_ndcg@10	0.6015
cosine_mrr@10	0.5556
cosine_map@100	0.5648

Information Retrieval

• Dataset: dim_256
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator with these parameters:

  {
      "truncate_dim": 256
  }
  

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.454
cosine_accuracy@3	0.602
cosine_accuracy@5	0.674
cosine_accuracy@10	0.73
cosine_precision@1	0.454
cosine_precision@3	0.2007
cosine_precision@5	0.1348
cosine_precision@10	0.073
cosine_recall@1	0.454
cosine_recall@3	0.602
cosine_recall@5	0.674
cosine_recall@10	0.73
cosine_ndcg@10	0.5886
cosine_mrr@10	0.5437
cosine_map@100	0.5535

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

• Size: 500 training samples
• Columns: anchor and positive
• Approximate statistics based on the first 500 samples:

  	anchor	positive
  type	string	string
  details	min: 10 tokens mean: 26.05 tokens max: 62 tokens	min: 29 tokens mean: 605.11 tokens max: 6602 tokens

• Samples:

  anchor	positive
  Ngành Quản lý Tài nguyên và Môi trường trang bị cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng gì?	Sau khi tốt nghiệp, người học sẽ: Có kiến thức cơ bản về toán học, khoa học tự nhiên, đáp ứng cho việc tiếp thu các kiến thức giáo dục chuyên nghiệp và khả năng học tập ở trình độ cao hơn Có các kiến thức kỹ thuật cơ sở ngành và chuyên ngành giúp đủ năng lực phát hiện, giải quyết các vấn đề liên quan đến công nghệ sản xuất, chế tạo và ứng dụng vật liệu vào trong xây dựng, kiểm soát chất lượng nguyên vật liệu và cấu kiện sản phẩm xây dựng, nghiên cứu sản xuất chế tạo và phát triển các loại vật liệu mới, hiện đại, tiên tiến, độc đáo, hiệu quả, xanh, bền vững… nhằm hướng tới sự phát triển bền vững trong công nghiệp xây dựng và kiến trúc, thiết kế và thi công trong các công trình xây dựng; có tính sáng tạo trong hoạt động nghề nghiệp, có khả năng tự học và tự nghiên cứu; Có kỹ năng cá nhân, nghề nghiệp, giao tiếp, làm việc nhóm đủ để làm việc trong môi trường làm việc liên ngành, đa văn hóa; Có hiểu biết về kinh tế, chính trị, có các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực khoa học xã hội và n...
  Chương trình Kỹ thuật Môi trường đào tạo sinh viên về những năng lực nào và có điểm gì nổi bật đối với chương trình giảng dạy bằng tiếng Anh?	Sau khi tốt nghiệp, người học sẽ: Có kiến thức cơ bản về toán học, khoa học tự nhiên, đáp ứng cho việc tiếp thu các kiến thức giáo dục chuyên nghiệp và khả năng học tập ở trình độ cao hơn Có các kiến thức kỹ thuật cơ sở ngành và chuyên ngành giúp đủ năng lực phát hiện, giải quyết các vấn đề liên quan đến công nghệ sản xuất, chế tạo và ứng dụng vật liệu vào trong xây dựng, kiểm soát chất lượng nguyên vật liệu và cấu kiện sản phẩm xây dựng, nghiên cứu sản xuất chế tạo và phát triển các loại vật liệu mới, hiện đại, tiên tiến, độc đáo, hiệu quả, xanh, bền vững… nhằm hướng tới sự phát triển bền vững trong công nghiệp xây dựng và kiến trúc, thiết kế và thi công trong các công trình xây dựng; có tính sáng tạo trong hoạt động nghề nghiệp, có khả năng tự học và tự nghiên cứu; Có kỹ năng cá nhân, nghề nghiệp, giao tiếp, làm việc nhóm đủ để làm việc trong môi trường làm việc liên ngành, đa văn hóa; Có hiểu biết về kinh tế, chính trị, có các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực khoa học xã hội và n...
  Ngành Kỹ thuật Dầu khí và Kỹ thuật Địa chất tập trung nghiên cứu và ứng dụng những lĩnh vực cốt lõi nào?	Các công ty nghiên cứu và khảo sát địa chất, tư vấn về nền móng công trình. Các tổ chức liên quan đến quy hoạch và phát triển đô thị. Kỹ thuật Dầu khí Tổng quan Kỹ thuật Dầu khí là ngành học chuyên nghiên cứu về các kỹ thuật khai thác, sản xuất và xử lý dầu khí. Sinh viên sẽ học các phương pháp khoan, khai thác dầu, khí tự nhiên, và xử lý các vấn đề kỹ thuật trong ngành dầu khí, từ việc tìm kiếm và khai thác tài nguyên cho đến việc tối ưu hóa quy trình sản xuất. CÁC ĐIỂM ĐẶC BIỆT Khả năng ứng dụng cao: Sinh viên ngành Kỹ thuật Dầu khí sẽ được trang bị kiến thức thực tế về công nghệ khai thác dầu khí và các phương pháp tối ưu hóa sản xuất. Ngành công nghiệp chiến lược: Dầu khí vẫn là một trong những ngành công nghiệp mũi nhọn và cần nguồn nhân lực có trình độ cao trong việc khai thác và xử lý tài nguyên thiên nhiên. Triển vọng việc làm Các công ty khai thác dầu khí trong nước và quốc tế. Các công ty tư vấn và kỹ thuật dầu khí, nghiên cứu các giải pháp tối ưu trong khai thác. Các côn...

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768,
          512,
          256
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1,
          1,
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: steps
• per_device_train_batch_size: 1
• per_device_eval_batch_size: 1
• gradient_accumulation_steps: 10
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 1
• lr_scheduler_type: cosine
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• 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: steps
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 1
• per_device_eval_batch_size: 1
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 10
• 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: 1
• 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: 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: 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
• hub_revision: None
• 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
• 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
• liger_kernel_config: None
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional
• router_mapping: {}
• learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch	Step	Training Loss	dim_768_cosine_ndcg@10	dim_512_cosine_ndcg@10	dim_256_cosine_ndcg@10
-1	-1	-	0.6061	0.6015	0.5884
0.2	10	0.0	0.6058	0.6015	0.5886
0.4	20	0.0	0.6058	0.6015	0.5886
0.6	30	0.0	0.6058	0.6015	0.5886
0.8	40	0.0	0.6058	0.6015	0.5886
1.0	50	0.0	0.6058	0.6015	0.5886

• The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

• Python: 3.10.12
• Sentence Transformers: 5.0.0
• Transformers: 4.54.0
• PyTorch: 2.7.1+cu118
• Accelerate: 1.9.0
• Datasets: 4.0.0
• Tokenizers: 0.21.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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",
}

MatryoshkaLoss

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    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},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

@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}
}