iambestfeed/phobert-base-v2-finetuned-raw_data_wseg-lr2e-05-2-epochs-bs-64

SentenceTransformer based on vinai/phobert-base-v2

This is a sentence-transformers model finetuned from vinai/phobert-base-v2 on the vnexpress-data-similarity 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: vinai/phobert-base-v2 <!-- at revision e2375d266bdf39c6e8e9a87af16a5da3190b0cc8 -->
• —Maximum Sequence Length: 256 tokens
• —Output Dimensionality: 768 dimensions
• —Similarity Function: Cosine Similarity
• —Training Dataset:
• —vnexpress-data-similarity <!-- - Language: Unknown --> <!-- - License: Unknown -->

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': 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:

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("iambestfeed/phobert-base-v2-finetuned-raw_data_wseg-lr2e-05-2-epochs")
# Run inference
sentences = [
    'Sau 27 năm gia_nhập làng giải_trí , MC - diễn_viên Thanh_Mai hiện hoạt_động nghệ_thuật cầm_chừng , chủ_yếu tập_trung kinh_doanh . - Ngôi_sao',
    'Anh_Tuấn \n - Showbiz \n - Thời_trang \n - Làm_đẹp \n - Xem \n - Ăn_chơi \n - Lối_sống \n - Thể_thao \n - Thời_cuộc \n - Podcasts \n - Thương_trường \n - Trắc_nghiệm \n - Video \n - Ảnh \n - Reviews & Deals \n Sau 27 năm gia_nhập làng giải_trí , MC - diễn_viên Thanh_Mai hiện hoạt_động nghệ_thuật cầm_chừng , chủ_yếu tập_trung kinh_doanh . \n Anh_Tuấn',
    'Phòng Cảnh_sát hình_sự Công_an tỉnh Quảng_Nam cho biết Vũ_Viết Hải , trú thị_trấn Trà_My , huyện Bắc_Trà_My , bị bắt 7h sáng nay khi đang trốn ở phường Trường_Xuân , thành_phố Tam_Kỳ . \n Hải đang đối_mặt với cáo_buộc cướp tài_sản . \n Trước đó , tối 26 / 11 , Hải đi xe_máy mang biển số giả đến cây_xăng bán_lẻ Tiên_Cảnh ở xã Tiên_Cảnh , huyện Tiên_Phước , chờ khách vãn mới đi vào , đề_nghị đổ xăng cho xe_máy của mình . Khi chủ cây_xăng đang bơm xăng , nghi can rút liềm trong người , từ phía sau quàng tay dí vào cổ uy_hiếp . \n Thời_điểm này , cây_xăng có một nhân_viên ngồi phía trong kiểm_đếm tiền và ghi sổ_sách . Hải yêu_cầu chủ cây_xăng đưa hết tiền trong túi , tổng_cộng hơn 15 triệu đồng . \n Theo đại_tá Trần_Văn_Xuân , Trưởng_Phòng Cảnh_sát hình_sự Công_an tỉnh Quảng_Nam , Hải khai trốn ở nhiều nơi . Sáng 5 / 12 , Hải về thành_phố Tam_Kỳ , mượn xe_máy và giật túi_xách của một phụ_nữ trên đường Bạch_Đằng , bên trong có 100.000 đồng và một điện_thoại . \n Nghi_vụ cướp này và cướp tiền ở cây_xăng Tiên_Cảnh có liên_quan , Công_an thành_phố Tam_Kỳ lần theo dấu_vết đã phát_hiện ra Hải . \n Hải không nghề_nghiệp ổn_định , theo cha_mẹ từ huyện Chương Mỹ , Hà_Nội vào lập_nghiệp ở thị_trấn Trà_My , huyện Bắc_Trà_My theo diện kinh_tế mới .',
]
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. -->

<!--

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

vnexpress-data-similarity

• —Dataset: vnexpress-data-similarity at e6cb542
• —Size: 349,711 training samples
• —Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
• —Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | anchor | positive | |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 29.65 tokens</li><li>max: 70 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 22 tokens</li><li>mean: 205.8 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> |
• —Samples: | anchor | positive | |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | <code>Tôi ở chungcư , dịp cuối tuần hoặc ngày lễ là người hàngxóm lại rủ bạnbè đến nhậu , lôi loa kẹo kéo ra hànhlang hát , & quot ; tratấn & quot ; cả tầng trong nhiều giờ . - VnExpress</code> | <code>Họ vặn loa hết cỡ , hát từ trưa đến chiều . Cănhộ tôi ở sát bên , dù đã đóng hết cửa nhưng các con tôi vẫn không ngủ được . <br> Trước đó , trưởng tầng từng gópý với giađình này , tôi cũng báo bảovệ chungcư lên nhắcnhở , nhưng họ vẫn táidiễn . Tôi không biết hànhvi này có bị xửphạt vì gây ônhiễm tiếng ồn không ? Tôi nên làm gì để tìnhtrạng này được xửlý dứtđiểm ? ( NgọcDung )</code> | | <code>ViệtNam nằm trong số năm nước có khốilượng giaodịch lớn nhất trên sàn Binance với số tiền 20 tỷ USD trong tháng 5 . - VnExpress</code> | <code>Theo thốngkê của WSJ , các nhà đầutư ViệtNam giaodịch khoảng 20 tỷ USD trên sàn tiền số lớn nhất thếgiới và hìnhthức chiếm 90 % là Future ( hợpđồng tươnglai ) . Consố này đạt gần 5 % trong tổng khốilượng giaodịch toàncầu của Binance . <br> Nước có lượng giaodịch hàng tháng cao nhất là TrungQuốc với 90 tỷ USD , tiếptheo là HànQuốc và ThổNhĩKỳ với 60 tỷ và 45 tỷ USD. Khuvực còn lại trong top 5 là Quầnđảo Virgin của Anh với 18 tỷ USD. <br> Sốliệu thốngkê gây bấtngờ khi TrungQuốc chiếm 20 % tổng khốilượng giaodịch toàncầu của Binance , trong khi chínhphủ nước này cấm tấtcả hoạtđộng giaodịch và đầutư tiền số từ 2021 . Bên cạnh đó , Binance cũng tuyênbố không còn hoạtđộng tại đây . Theo nguồn tin nộibộ , hiện có 900.000 nhà đầutư TrungQuốc hoạtđộng trên Binance , còn tổngsố nhà đầutư tiền số nóichung tại quốcgia này là 5,6 triệu . Để lách luật , Binance điều hướng người dùng TrungQuốc đến các trangweb có tênmiền thuộc quốcgia này trước khi chuyển tới s...</code> | | <code>Màn giả gái của JangDongYoon trong ' TheTale of Nokdu ' lên top tìmkiếm mạng xãhội Hàn .</code> | <code>Dramacổ trang TheTale of Nokdu lên sóng 2 tập đầuvào thứ hai - thứ ba vừaqua . Phim của đài KBS có rating đứng đầu trong các phim cùng khung giờ . Theo chỉsố từ NielsenKorea , hai tập đầu TheTale of Nokdu có rating trungbình lầnlượt là 6,5 % và 8,3 % , thờiđiểm rating cao nhất lên 9,6 % . Đã lâu rồi đài KBS mới có phim đạt rating cao nhưvậy . Tácphẩm trước của đài này là I Wanna Hear Your Song chỉ có rating ở mức 3,6 - 4.0 % . <br> TheTale of Nokdu kể về Jeon NokDu ( do JangDongYoonthủ vai ) , một chàng trai lưulạc đến ngôi làng toàn góa phụ . Để sống được ở đây , NokDu phải giả gái và nhận DongDongJoo ( Kim SoHyun ) làm con gái nuôi , hướngdẫn cô các kỹnăng để trởthành một kỹnữ . <br> Trong 2 tập đầu , NokDu đã tìm đến ngôi làng . Vì phải giả gái , anhchàng tạo ra biếtbao tìnhhuống dở khóc dở cười . Nam diễnviên JangDongYoon nhận được lời khen qua cách thểhiện sự bốirối khi phải mặc trangphục nữgiới , đồngthời diễnvẻ điệuđà , tinhtế của phụ_nữ ở từng...</code> |
• —Loss: <code>MultipleNegativesRankingLoss</code> with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• —per_device_train_batch_size: 64
• —learning_rate: 2e-05
• —num_train_epochs: 2
• —warmup_ratio: 0.1
• —save_safetensors: False
• —fp16: True
• —push_to_hub: True
• —hub_model_id: iambestfeed/phobert-base-v2-finetuned-rawdatawseg-lr2e-05-2-epochs
• —batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

<details><summary>Click to expand</summary>

• —overwrite_output_dir: False
• —do_predict: False
• —eval_strategy: no
• —prediction_loss_only: True
• —per_device_train_batch_size: 64
• —per_device_eval_batch_size: 8
• —per_gpu_train_batch_size: None
• —per_gpu_eval_batch_size: None
• —gradient_accumulation_steps: 1
• —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: 2
• —max_steps: -1
• —lr_scheduler_type: linear
• —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: False
• —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: True
• —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: False
• —ignore_data_skip: False
• —fsdp: []
• —fsdp_min_num_params: 0
• —fsdp_config: {'minnumparams': 0, 'xla': False, 'xlafsdpv2': False, 'xlafsdpgrad_ckpt': False}
• —fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• —accelerator_config: {'splitbatches': False, 'dispatchbatches': None, 'evenbatches': True, 'useseedablesampler': True, 'nonblocking': False, 'gradientaccumulationkwargs': None}
• —deepspeed: None
• —label_smoothing_factor: 0.0
• —optim: adamw_torch
• —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: True
• —resume_from_checkpoint: None
• —hub_model_id: iambestfeed/phobert-base-v2-finetuned-rawdatawseg-lr2e-05-2-epochs
• —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

<details><summary>Click to expand</summary>

</details>

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

@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

@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. -->