--- base_model: google-bert/bert-base-multilingual-cased datasets: [] language: [] 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 pipeline_tag: sentence-similarity tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:181350 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss widget: - source_sentence: Quyết định điều chuyển tài sản công có yêu cầu là Quyết định điều chuyển tài sản hoặc văn bản hồi đáp. sentences: - 'Thủ tục cấp thẻ hướng dẫn viên du lịch nội địa có kết quả thực hiện là gì? ' - 'Thủ tục cấp lại Giấy phép thành lập Văn phòng đại diện tại Việt Nam của doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ lữ hành nước ngoài trong trường hợp Giấy phép thành lập Văn phòng đại diện bị mất, bị hủy hoại, bị hư hỏng* hoặc bị tiêu hủy có yêu cầu thành phần hồ sơ những gì? ' - 'Quyết định điều chuyển tài sản công có kết quả thực hiện là gì? ' - source_sentence: 'Chuyển trường đối với học sinh trung học cơ sở. có phí, lệ phí là: Trực tiếp: Trực tuyến: Dịch vụ bưu chính: ' sentences: - 'Cấp giấy chứng nhận là lương y cho các đối tượng quy định tại Khoản 6, Điều 1, Thông tư số 29/2015/TT-BYT có cách thức nộp hồ sơ như thế nào? ' - 'Chuyển trường đối với học sinh trung học cơ sở. có phí, lệ phí là bao nhiêu? ' - 'Chuyển đổi công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên thành công ty trách nhiệm hữu hạn hai thành viên trở lên có cách thức nộp hồ sơ như thế nào? ' - source_sentence: 'Thủ tục đăng ký khai tử do cơ quan Ủy ban Nhân dân xã, phường, thị trấn. thực hiện ' sentences: - 'Tiếp nhận người có công vào cơ sở nuôi dưỡng, điều dưỡng người có công do tỉnh quản lý do cấp nào thực hiện? ' - 'Cấp giấy phép hoạt động đối với cơ sở khám bệnh, chữa bệnh khi thay đổi người chịu trách nhiệm chuyên môn của cơ sở khám bệnh, chữa bệnh thuộc thẩm quyền của Sở Y tế được thực hiện mức độ mấy? ' - 'Thủ tục đăng ký khai tử do cơ quan nào giải quyết? ' - source_sentence: Cấp lại giấy chứng nhận đăng ký tàu cá do cấp Cấp Tỉnhthực hiện sentences: - 'Thủ tục tặng Giấy khen của Chủ tịch UBND cấp huyện về thành tích thi đua theo đợt, chuyên đề có kết quả thực hiện là gì? ' - 'Đăng ký thay đổi nội dung giấy chứng nhận đăng ký thành lập đối với cơ sở trợ giúp xã hội ngoài công lập thuộc thẩm quyền thành lập của Phòng Lao động – Thương binh và Xã hội có cách thức nộp hồ sơ như thế nào? ' - 'Cấp lại giấy chứng nhận đăng ký tàu cá do cấp nào thực hiện? ' - source_sentence: Thẩm định nội dung điều chỉnh báo cáo nghiên cứu khả thi, quyết định phê duyệt điều chỉnh dự án PPP do nhà đầu tư đề xuất có thể nộp hồ sơ Trực tiếp sentences: - 'Cấp giấy phép hoạt động khám, chữa bệnh nhân đạo đối với bệnh viện trên địa bàn quản lý của Sở Y tế (trừ các bệnh viện thuộc thẩm quyền của Bộ Y tế và Bộ Quốc phòng) và áp dụng đối với trường hợp khi thay đổi hình thức tổ chức, chia tách, hợp nhất, sáp nhập có phí, lệ phí là bao nhiêu? ' - 'Thẩm định nội dung điều chỉnh báo cáo nghiên cứu khả thi, quyết định phê duyệt điều chỉnh dự án PPP do nhà đầu tư đề xuất có cách thức nộp hồ sơ như thế nào? ' - 'Tiếp tục hưởng trợ cấp thất nghiệp do cấp nào thực hiện? ' model-index: - name: SentenceTransformer based on google-bert/bert-base-multilingual-cased results: - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 768 type: dim_768 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.09607940446650125 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.2815384615384615 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.47062034739454095 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9575186104218363 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.09607940446650125 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.09384615384615384 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.09412406947890818 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09575186104218363 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09607940446650125 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.2815384615384615 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.47062034739454095 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9575186104218363 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.4333441457845379 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.27853887510339975 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.27998907828205183 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 512 type: dim_512 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.09588089330024814 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.28496277915632756 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.47746898263027293 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9580645161290322 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.09588089330024814 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.09498759305210917 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.0954937965260546 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09580645161290324 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09588089330024814 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.28496277915632756 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.47746898263027293 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9580645161290322 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.4349228577024063 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.28016127062901935 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.2816278962763295 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 256 type: dim_256 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.10233250620347395 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.2884367245657568 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.47677419354838707 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9574689826302729 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.10233250620347395 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.09614557485525227 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.09535483870967743 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09574689826302732 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.10233250620347395 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.2884367245657568 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.47677419354838707 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9574689826302729 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.43769372685701197 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.2840922446728971 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.28553229914957934 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 128 type: dim_128 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.09647642679900745 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.2872952853598015 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.4796526054590571 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9573697270471464 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.09647642679900745 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.09576509511993382 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.0959305210918114 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09573697270471467 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.09647642679900745 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.2872952853598015 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.4796526054590571 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9573697270471464 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.4352845528283853 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.2808443026507601 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.28230936303257465 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 64 type: dim_64 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.0967741935483871 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.286848635235732 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.47320099255583126 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.9582630272952853 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.0967741935483871 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.095616211745244 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.09464019851116623 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.09582630272952854 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.0967741935483871 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.286848635235732 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.47320099255583126 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.9582630272952853 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.4352880559065069 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.2806665091181284 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.28206191501866124 name: Cosine Map@100 --- # SentenceTransformer based on google-bert/bert-base-multilingual-cased This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [google-bert/bert-base-multilingual-cased](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-multilingual-cased). 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:** [google-bert/bert-base-multilingual-cased](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-multilingual-cased) - **Maximum Sequence Length:** 512 tokens - **Output Dimensionality:** 768 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity ### 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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel (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("anhtuansh/bert-base-multilingual-Financial-Matryoshka") # Run inference sentences = [ 'Thẩm định nội dung điều chỉnh báo cáo nghiên cứu khả thi, quyết định phê duyệt điều chỉnh dự án PPP do nhà đầu tư đề xuất có thể nộp hồ sơ Trực tiếp', 'Thẩm định nội dung điều chỉnh báo cáo nghiên cứu khả thi, quyết định phê duyệt điều chỉnh dự án PPP do nhà đầu tư đề xuất có cách thức nộp hồ sơ như thế nào? ', 'Tiếp tục hưởng trợ cấp thất nghiệp do cấp nào thực hiện? ', ] 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 * Dataset: `dim_768` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:---------| | cosine_accuracy@1 | 0.0961 | | cosine_accuracy@3 | 0.2815 | | cosine_accuracy@5 | 0.4706 | | cosine_accuracy@10 | 0.9575 | | cosine_precision@1 | 0.0961 | | cosine_precision@3 | 0.0938 | | cosine_precision@5 | 0.0941 | | cosine_precision@10 | 0.0958 | | cosine_recall@1 | 0.0961 | | cosine_recall@3 | 0.2815 | | cosine_recall@5 | 0.4706 | | cosine_recall@10 | 0.9575 | | cosine_ndcg@10 | 0.4333 | | cosine_mrr@10 | 0.2785 | | **cosine_map@100** | **0.28** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_512` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.0959 | | cosine_accuracy@3 | 0.285 | | cosine_accuracy@5 | 0.4775 | | cosine_accuracy@10 | 0.9581 | | cosine_precision@1 | 0.0959 | | cosine_precision@3 | 0.095 | | cosine_precision@5 | 0.0955 | | cosine_precision@10 | 0.0958 | | cosine_recall@1 | 0.0959 | | cosine_recall@3 | 0.285 | | cosine_recall@5 | 0.4775 | | cosine_recall@10 | 0.9581 | | cosine_ndcg@10 | 0.4349 | | cosine_mrr@10 | 0.2802 | | **cosine_map@100** | **0.2816** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_256` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.1023 | | cosine_accuracy@3 | 0.2884 | | cosine_accuracy@5 | 0.4768 | | cosine_accuracy@10 | 0.9575 | | cosine_precision@1 | 0.1023 | | cosine_precision@3 | 0.0961 | | cosine_precision@5 | 0.0954 | | cosine_precision@10 | 0.0957 | | cosine_recall@1 | 0.1023 | | cosine_recall@3 | 0.2884 | | cosine_recall@5 | 0.4768 | | cosine_recall@10 | 0.9575 | | cosine_ndcg@10 | 0.4377 | | cosine_mrr@10 | 0.2841 | | **cosine_map@100** | **0.2855** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_128` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.0965 | | cosine_accuracy@3 | 0.2873 | | cosine_accuracy@5 | 0.4797 | | cosine_accuracy@10 | 0.9574 | | cosine_precision@1 | 0.0965 | | cosine_precision@3 | 0.0958 | | cosine_precision@5 | 0.0959 | | cosine_precision@10 | 0.0957 | | cosine_recall@1 | 0.0965 | | cosine_recall@3 | 0.2873 | | cosine_recall@5 | 0.4797 | | cosine_recall@10 | 0.9574 | | cosine_ndcg@10 | 0.4353 | | cosine_mrr@10 | 0.2808 | | **cosine_map@100** | **0.2823** | #### Information Retrieval * Dataset: `dim_64` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | Value | |:--------------------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.0968 | | cosine_accuracy@3 | 0.2868 | | cosine_accuracy@5 | 0.4732 | | cosine_accuracy@10 | 0.9583 | | cosine_precision@1 | 0.0968 | | cosine_precision@3 | 0.0956 | | cosine_precision@5 | 0.0946 | | cosine_precision@10 | 0.0958 | | cosine_recall@1 | 0.0968 | | cosine_recall@3 | 0.2868 | | cosine_recall@5 | 0.4732 | | cosine_recall@10 | 0.9583 | | cosine_ndcg@10 | 0.4353 | | cosine_mrr@10 | 0.2807 | | **cosine_map@100** | **0.2821** | ## Training Details ### Training Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 181,350 training samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Tính tiền cấp quyền khai thác tài nguyên nước đối với công trình chưa vận hành cấp tỉnh có yêu cầu là . | Tính tiền cấp quyền khai thác tài nguyên nước đối với công trình chưa vận hành cấp tỉnh có yêu cầu gì? | | Xóa đăng ký hành nghề và thu hồi Thẻ công chứng viên trường hợp công chứng viên không còn hành nghề tại tổ chức hành nghề công chứng được thực hiện mức độ trực tuyến Toàn trình | Xóa đăng ký hành nghề và thu hồi Thẻ công chứng viên trường hợp công chứng viên không còn hành nghề tại tổ chức hành nghề công chứng được thực hiện mức độ mấy? | | Thủ tục cấp giấy chứng nhận đủ điều kiện kinh doanh hoạt động thể thao đối với môn Mô tô nước trên biển có trình tự thực hiện như sau: Doanh nghiệp gửi hồ sơ đến cơ quan chuyên môn về thể dục, thể thao thuộc Ủy ban nhân nhân cấp tỉnh nơi đăng ký địa điểm kinh doanh hoạt động thể thao hoặc nơi doanh nghiệp có trụ sở chính trong trường hợp doanh nghiệp có nhiều địa điểm kinh doanh hoạt động thể thao.Cơ quan chuyên môn về thể dục, thể thao thuộc Ủy ban nhân dân cấp tỉnh (sau đây gọi là cơ quan cấp Giấy chứng nhận đủ điều kiện) cấp cho doanh nghiệp giấy tiếp nhận hồ sơ. Trường hợp hồ sơ cần sửa đổi, bổ sung, cơ quan cấp Giấy chứng nhận đủ điều kiện thông báo trực tiếp hoặc bằng văn bản những nội dung cần sửa đổi, bổ sung đến doanh nghiệp trong thời hạn 03 ngày làm việc, kể từ ngày nhận hồ sơ. | Thủ tục cấp giấy chứng nhận đủ điều kiện kinh doanh hoạt động thể thao đối với môn Mô tô nước trên biển có trình tự thực hiện như thế nào? | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768, 512, 256, 128, 64 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1, 1, 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Evaluation Dataset #### Unnamed Dataset * Size: 20,150 evaluation samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Điều chỉnh quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ đã ban hành trước ngày 01 tháng 7 năm 2004 có yêu cầu hồ sơ gồm: 1. Hồ sơ do người sử dụng đất nộp 01 bộ tại Sở Tài nguyên và Môi trường gồm:Văn bản đề nghị điều chỉnh quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ ban hành trước ngày 01 tháng 7 năm 2004 theo Mẫu số 03 ban hành kèm theo Thông tư 33/2017/TT-BTNMTBản sao quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ đã ban hành trước ngày 01 tháng 7 năm 2004Bản sao giấy chứng nhận quyền sử dụng đất hoặc Giấy chứng nhận quyền sở hữu nhà ở và quyền sử dụng đất ở hoặc Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với đất đã cấp (nếu có)Bản sao giấy phép đầu tư hoặc giấy chứng nhận đầu tư hoặc giấy đăng ký kinh doanh hoặc văn bản chấp thuận chủ trương đầu tư hoặc quyết định chủ trương đầu tư hoặc giấy chứng nhận đăng ký đầu tư đã cấp (nếu có)2. Hồ sơ do Sở Tài nguyên và Môi trường lập để trình Ủy ban nhân dân cấp tỉnh gồm:Tờ trình theo Mẫu số 04 ban hành kèm theo Thông tư 33/2017/TT-BTNMTCác giấy tờ do người sử dụng đất nộp tại mục 1 nêu trên;Văn bản của cơ quan có thẩm quyền đối với trường hợp người sử dụng đất không đề nghị điều chỉnh quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ;Trích lục bản đồ địa chính thửa đất hoặc trích đo địa chính thửa đất (đã có trong hồ sơ giao đất, cho thuê đất trước đây).3. Hồ sơ thẩm định do Ủy ban nhân dân cấp tỉnh lập gửi Bộ Tài nguyên và Môi trường đối với trường hợp điều chỉnh quyết định mà phải báo cáo Thủ tướng Chính phủ gồm:Tờ trình theo Mẫu số 05 ban hành kèm theo Thông tư 33/2017/TT-BTNMTCác giấy tờ do người sử dụng đất nộp theo quy định tại mục 1 nêu trênVăn bản của cơ quan có thẩm quyền đề nghị điều chỉnh quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ (nếu có)Trích lục bản đồ địa chính thửa đất hoặc trích đo địa chính thửa đất (đã có trong hồ sơ giao đất, cho thuê đất trước đây)4. Hồ sơ do Bộ Tài nguyên và Môi trường lập để trình Thủ tướng Chính phủ gồm:Tờ trình Thủ tướng Chính phủCác giấy tờ do Ủy ban nhân dân cấp tỉnh lập theo quy định tại mục 3 nêu trênVăn bản của Bộ, ngành có liên quan góp ý về việc đề nghị điều chỉnh quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ đối với dự án phải xin ý kiến các Bộ, ngành (nếu có) | Điều chỉnh quyết định thu hồi đất, giao đất, cho thuê đất, cho phép chuyển mục đích sử dụng đất của Thủ tướng Chính phủ đã ban hành trước ngày 01 tháng 7 năm 2004 có yêu cầu thành phần hồ sơ những gì? | | Thủ tục thông báo hủy kết quả phong phẩm hoặc suy cử chức sắc đối với các trường hợp quy định tại khoản 2 Điều 33 của Luật tín ngưỡng, tôn giáo được thực hiện mức độ trực tuyến Toàn trình | Thủ tục thông báo hủy kết quả phong phẩm hoặc suy cử chức sắc đối với các trường hợp quy định tại khoản 2 Điều 33 của Luật tín ngưỡng, tôn giáo được thực hiện mức độ mấy? | | Thủ tục đính chính Giấy chứng nhận đã cấp có phí, lệ phí là: Trực tiếp: | Thủ tục đính chính Giấy chứng nhận đã cấp có phí, lệ phí là bao nhiêu? | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768, 512, 256, 128, 64 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1, 1, 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: epoch - `per_device_train_batch_size`: 16 - `per_device_eval_batch_size`: 16 - `gradient_accumulation_steps`: 16 - `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`: 16 - `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 - `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 - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
### Training Logs | Epoch | Step | loss | dim_128_cosine_map@100 | dim_256_cosine_map@100 | dim_512_cosine_map@100 | dim_64_cosine_map@100 | dim_768_cosine_map@100 | |:----------:|:--------:|:----------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:---------------------:|:----------------------:| | 0.9994 | 708 | 0.0012 | 0.2727 | 0.2739 | 0.2781 | 0.2744 | 0.2762 | | 1.9988 | 1416 | 0.0006 | 0.2827 | 0.2835 | 0.2858 | 0.2815 | 0.2844 | | **2.9996** | **2125** | **0.0004** | **0.2831** | **0.2812** | **0.2843** | **0.2829** | **0.2852** | | 3.9989 | 2833 | 0.0004 | 0.2878 | 0.2827 | 0.2839 | 0.2830 | 0.2815 | | 4.9969 | 3540 | 0.0004 | 0.2823 | 0.2855 | 0.2816 | 0.2821 | 0.2800 | * The bold row denotes the saved checkpoint. ### Framework Versions - Python: 3.10.10 - Sentence Transformers: 3.0.1 - Transformers: 4.41.2 - PyTorch: 2.1.2+cu121 - Accelerate: 0.29.3 - Datasets: 2.19.1 - Tokenizers: 0.19.1 ## 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", } ``` #### MatryoshkaLoss ```bibtex @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 ```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} } ```