The Latest AIs, every day
AIs with the most favorites on Toolify
AIs with the highest website traffic (monthly visits)
AI Tools by Apps
Discover the Discord of AI
AI Tools by browser extensions
GPTs from GPT Store
Discover The Best Model For AI
Top AI lists by month and monthly visits.
Top AI lists by category and monthly visits.
Top AI lists by region and monthly visits.
Top AI lists by source and monthly visits.
Top AI lists by revenue and real traffic.

This is a sentence-transformers model finetuned from VoVanPhuc/sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base on the csv 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.
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})
)
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("Cloyne/SimCSE-finetuned-vietnamese-legal-documents")
# Run inference
sentences = [
'NLĐ ký nhiều hợp đồng lao động thì đóng BHYT như thế nào?',
'"Sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật bảo hiểm y tế:\n...\n6. Sửa đổi, bổ sung Điều 12 như sau:\n“Điều 12. Đối tượng tham gia bảo hiểm y tế\n1. Nhóm do người lao động và người sử dụng lao động đóng, bao gồm:\na) Người lao động làm việc theo hợp đồng lao động không xác định thời hạn, hợp đồng lao động có thời hạn từ đủ 3 tháng trở lên; người lao động là người quản lý doanh nghiệp hưởng tiền lương; cán bộ, công chức, viên chức (sau đây gọi chung là người lao động);\nb) Người hoạt động không chuyên trách ở xã, phường, thị trấn theo quy định của pháp luật.=\n...\n4. Nhóm được ngân sách nhà nước hỗ trợ mức đóng, bao gồm:\na) Người thuộc hộ gia đình cận nghèo;\nb) Học sinh, sinh viên.\n5. Nhóm tham gia bảo hiểm y tế theo hộ gia đình gồm những người thuộc hộ gia đình, trừ đối tượng quy định tại các khoản 1, 2, 3 và 4 Điều này.\n6. Chính phủ quy định các đối tượng khác ngoài các đối tượng quy định tại các khoản 3, 4 và 5 Điều này; quy định việc cấp thẻ bảo hiểm y tế đối với đối tượng do Bộ Quốc phòng, Bộ Công an quản lý và đối tượng quy định tại điểm 1 khoản 3 Điều này; quy định lộ trình thực hiện bảo hiểm y tế, phạm vi quyền lợi, mức hưởng bảo hiểm y tế, khám bệnh, chữa bệnh bảo hiểm y tế, quản lý, sử dụng phần kinh phí dành cho khám bệnh, chữa bệnh bảo hiểm y tế, giám định bảo hiểm y tế, thanh toán, quyết toán bảo hiểm y tế đối với các đối tượng quy định tại điểm a khoản 3 Điều này.”',
'Hồ sơ, thủ tục xác định trường hợp được bồi thường\n[...]\n3. Trong thời hạn 05 ngày làm việc, kể từ ngày nhận được đơn và các giấy tờ hợp lệ, nếu xác định yêu cầu thuộc trách nhiệm giải quyết của mình thì Sở Y tế phải thụ lý và thông báo bằng văn bản về việc thụ lý đơn cho người bị thiệt hại hoặc thân nhân của người bị thiệt hại (sau đây gọi tắt là người bị thiệt hại). Trường hợp hồ sơ không đầy đủ thì Sở Y tế có văn bản hướng dẫn người bị thiệt hại bổ sung.\n4. Trong thời hạn 15 ngày, kể từ ngày nhận được đơn yêu cầu của người bị thiệt hại, Sở Y tế phải hoàn thành việc xác định nguyên nhân gây tai biến, mức độ tổn thương và thông báo bằng văn bản cho người yêu cầu đồng thời báo cáo Bộ Y tế.',
]
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]
anchor
and
positive
| anchor | positive | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| anchor | positive |
|---|---|
Nội dung lồng ghép vấn đề bình đẳng giới trong xây dựng văn bản quy phạm pháp luật được quy định thế nào?
|
Nội dung lồng ghép vấn đề bình đẳng giới trong xây dựng văn bản quy phạm pháp luật
|
Điều kiện để giáo viên trong cơ sở giáo dục mầm non, tiểu học ngoài công lập bị ảnh hưởng bởi Covid-19 được hưởng chính sách hỗ trợ là gì?
|
Điều kiện được hưởng
|
Nguyên tắc áp dụng phụ cấp ưu đãi nghề y tế thế nào?
|
Nguyên tắc áp dụng
|
MultipleNegativesRankingLoss
with these parameters:
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
anchor
and
positive
| anchor | positive | |
|---|---|---|
| type | string | string |
| details |
|
|
| anchor | positive |
|---|---|
Toà án cấp nào có thẩm quyền giải quyết việc đòi tài sản đã cho người khác vay theo hợp đồng cho vay?
|
"Điều 35. Thẩm quyền của Tòa án nhân dân cấp huyện
|
Những phiếu bầu nào được xem là không hợp lệ?
|
Phiếu bầu không hợp lệ
|
Đề nghị tạm đình chỉ chấp hành quyết định áp dụng biện pháp đưa vào trường giáo dưỡng cho học sinh cần đảm bảo nguyên tắc gì?
|
Nguyên tắc xét duyệt, đề nghị giảm thời hạn, tạm đình chỉ chấp hành quyết định, miễn chấp hành phần thời gian còn lại cho học sinh trường giáo dưỡng, trại viên cơ sở giáo dục bắt buộc
|
MultipleNegativesRankingLoss
with these parameters:
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
eval_strategy
: steps
per_device_train_batch_size
: 16
per_device_eval_batch_size
: 32
num_train_epochs
: 4
warmup_ratio
: 0.1
fp16
: True
batch_sampler
: no_duplicates
overwrite_output_dir
: False
do_predict
: False
eval_strategy
: steps
prediction_loss_only
: True
per_device_train_batch_size
: 16
per_device_eval_batch_size
: 32
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
: 5e-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
: 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
: 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
: False
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
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
eval_on_start
: False
use_liger_kernel
: False
eval_use_gather_object
: False
batch_sampler
: no_duplicates
multi_dataset_batch_sampler
: proportional
| Epoch | Step | Training Loss | train loss |
|---|---|---|---|
| 0.0665 | 500 | 0.2809 | 0.2215 |
| 0.1331 | 1000 | 0.1307 | 0.1547 |
| 0.1996 | 1500 | 0.0978 | 0.1366 |
| 0.2662 | 2000 | 0.1054 | 0.1221 |
| 0.3327 | 2500 | 0.0824 | 0.1215 |
| 0.3993 | 3000 | 0.0776 | 0.1223 |
| 0.4658 | 3500 | 0.0797 | 0.1161 |
| 0.5323 | 4000 | 0.0774 | 0.1070 |
| 0.5989 | 4500 | 0.0661 | 0.1007 |
| 0.6654 | 5000 | 0.059 | 0.0945 |
| 0.7320 | 5500 | 0.0674 | 0.0889 |
| 0.7985 | 6000 | 0.0495 | 0.0783 |
| 0.8651 | 6500 | 0.0587 | 0.0822 |
| 0.9316 | 7000 | 0.0585 | 0.0868 |
| 0.9981 | 7500 | 0.0482 | 0.0733 |
| 1.0647 | 8000 | 0.0459 | 0.0786 |
| 1.1312 | 8500 | 0.0487 | 0.0691 |
| 1.1978 | 9000 | 0.0335 | 0.0719 |
| 1.2643 | 9500 | 0.0365 | 0.0711 |
| 1.3308 | 10000 | 0.0279 | 0.0668 |
| 1.3974 | 10500 | 0.0235 | 0.0675 |
| 1.4639 | 11000 | 0.0206 | 0.0599 |
| 1.5305 | 11500 | 0.0175 | 0.0653 |
| 1.5970 | 12000 | 0.0144 | 0.0664 |
| 1.6636 | 12500 | 0.0167 | 0.0598 |
| 1.7301 | 13000 | 0.0173 | 0.0583 |
| 1.7966 | 13500 | 0.0127 | 0.0540 |
| 1.8632 | 14000 | 0.0164 | 0.0595 |
| 1.9297 | 14500 | 0.014 | 0.0552 |
| 1.9963 | 15000 | 0.0114 | 0.0535 |
| 2.0628 | 15500 | 0.0097 | 0.0552 |
| 2.1294 | 16000 | 0.0111 | 0.0549 |
| 2.1959 | 16500 | 0.0076 | 0.0544 |
| 2.2624 | 17000 | 0.009 | 0.0589 |
| 2.3290 | 17500 | 0.0084 | 0.0543 |
| 2.3955 | 18000 | 0.0049 | 0.0520 |
| 2.4621 | 18500 | 0.0068 | 0.0505 |
| 2.5286 | 19000 | 0.0037 | 0.0489 |
| 2.5952 | 19500 | 0.0031 | 0.0461 |
| 2.6617 | 20000 | 0.0041 | 0.0496 |
| 2.7282 | 20500 | 0.0051 | 0.0464 |
| 2.7948 | 21000 | 0.0029 | 0.0475 |
| 2.8613 | 21500 | 0.0032 | 0.0458 |
| 2.9279 | 22000 | 0.003 | 0.0449 |
| 2.9944 | 22500 | 0.0035 | 0.0458 |
| 3.0610 | 23000 | 0.0033 | 0.0443 |
| 3.1275 | 23500 | 0.0032 | 0.0416 |
| 3.1940 | 24000 | 0.002 | 0.0449 |
| 3.2606 | 24500 | 0.0022 | 0.0447 |
| 3.3271 | 25000 | 0.0017 | 0.0430 |
| 3.3937 | 25500 | 0.002 | 0.0418 |
| 3.4602 | 26000 | 0.0019 | 0.0415 |
| 3.5268 | 26500 | 0.0008 | 0.0406 |
| 3.5933 | 27000 | 0.0007 | 0.0414 |
| 3.6598 | 27500 | 0.0008 | 0.0416 |
| 3.7264 | 28000 | 0.0011 | 0.0418 |
| 3.7929 | 28500 | 0.0006 | 0.0416 |
| 3.8595 | 29000 | 0.0005 | 0.0417 |
| 3.9260 | 29500 | 0.0007 | 0.0413 |
| 3.9925 | 30000 | 0.0008 | 0.0412 |
@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",
}
@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}
}
sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base's model effect (), which can be used instantly with this Cloyne sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base model. huggingface.co supports a free trial of the sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base model, and also provides paid use of the sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base. Support call sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base model through api, including Node.js, Python, http.
sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base, you can try sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base online for free by clicking the link below.
sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base install, users can directly use sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.
