diff --git "a/README.md" "b/README.md"
new file mode 100644--- /dev/null
+++ "b/README.md"
@@ -0,0 +1,1296 @@
+---
+library_name: sentence-transformers
+tags:
+- sentence-transformers
+- sentence-similarity
+- feature-extraction
+- generated_from_trainer
+- dataset_size:10200
+- loss:MatryoshkaLoss
+- loss:MultipleNegativesRankingLoss
+base_model: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
+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
+widget:
+- source_sentence: 1.500.000 ( một triệu năm trăm_nghìn ) đồng / giấy_phép ( theo
+ quy_định tại khoản b điều 4 thông_tư số 143 / 2016 / tt - btc ngày 26 / 9 / 2016
+ của bộ tài_chính , có hiệu_lực thi_hành kể từ ngày 01 / 01 / 2017 ) .
+ sentences:
+ - 'phí lệ_phí của thủ_tục : thủ_tục cấp lại giấy_phép thành_lập văn_phòng đại_diện
+ của thương_nhân nước_ngoài tại việt_nam là bao_nhiêu ?'
+ - khi nào người giải_quyết tố_cáo tạm đình_chỉ việc giải_quyết tố_cáo ?
+ - người điều_khiển , người đi trên phương_tiện , phương_tiện xuất_cảnh , nhập_cảnh
+ qua cửa_khẩu biên_giới đất_liền phải thực_hiện thủ_tục biên_phòng điện_tử như
+ thế_nào ?
+- source_sentence: "bước 1 : tổ_chức sử_dụng đất chuẩn_bị hồ_sơ theo quy_định của\
+ \ pháp_luật ; \n bước 2 : tổ_chức sử_dụng đất nộp hồ_sơ tại bộ_phận hành_chính\
+ \ công về tài_nguyên và môi_trường của ban quản_lý khu kinh_tế quảng_ninh tại\
+ \ trung_tâm phục_vụ hành_chính công tỉnh ; \n bước 3 : cán_bộ bộ_phận hành_chính\
+ \ công về tài_nguyên và môi_trường kiểm_tra hồ_sơ và trao giấy tiếp_nhận hồ_sơ\
+ \ cho nhà đầu_tư ; \n bước 4 : tổ_chức sử_dụng đất căn_cứ thời_gian ghi trên giấy\
+ \ tiếp_nhận hồ_sơ đến trung_tâm phục_vụ hành_chính công_nhận kết_quả ."
+ sentences:
+ - khiếu_nại quyết_định kỷ_luật cán_bộ , công_chức được thực_hiện trong trường_hợp
+ nào ?
+ - 'trình_tự thực_hiện của thủ_tục : thủ_tục miễn , giảm tiền thuê đất trong khu
+ kinh_tế ( trừ khu kinh_tế vân_đồn ) là gì ?'
+ - trường_hợp đã hết thời_hiệu yêu_cầu thi_hành án , đề_nghị khôi_phục thời_hiệu
+ thi_hành án cần những thủ_tục gì ?
+- source_sentence: "theo quy_định tại nghị_định số 91 / 2017 / nđ - cp ngày 31 / 7\
+ \ / 2017 của chính_phủ quy_định chi_tiết thi_hành luật sửa_đổi , bổ_sung một_số\
+ \ điều của luật thi_đua , khen_thưởng năm 2013 : \n trong thời_hạn 20 ngày_ngày\
+ \ làm_việc ( 30 ngày làm_việc đối_với trường_hợp phải lấy ý_kiến hiệp y ) kể từ\
+ \ ngày nhận đủ hồ_sơ theo quy_định , trưởng ban ban thi_đua - khen_thưởng trung_ương\
+ \ trình thủ_tướng chính_phủ xem_xét , quyết_định ; \n sau khi nhận được quyết_định\
+ \ khen_thưởng của thủ_tướng chính_phủ , trong thời_hạn 10 ngày làm_việc , ban\
+ \ thi_đua - khen_thưởng trung_ương sao quyết_định và thông_báo kết_quả khen_thưởng\
+ \ cho bộ , ban , ngành , tỉnh , đoàn_thể trung_ương trình khen_thưởng ; \n sau\
+ \ khi nhận được quyết_định khen_thưởng của cấp có thẩm_quyền , trong thời_hạn\
+ \ 10 ngày làm_việc , cơ_quan trình khen_thưởng thông_báo và gửi kết_quả khen_thưởng\
+ \ cho các trường_hợp được khen_thưởng ; \n đối_với các trường_hợp không đủ điều_kiện\
+ \ , tiêu_chuẩn , hồ_sơ theo quy_định , trong thời_hạn 10ngày làm_việc kể từ ngày\
+ \ nhận đủ hồ_sơ theo quy_định , ban thi_đua - khen_thưởng trung_ương thông_báo\
+ \ bằng văn_bản cho bộ , ban , ngành , tỉnh , đoàn_thể trung_ương trình khen_thưởng\
+ \ ."
+ sentences:
+ - yêu_cầu về xác_nhận quá_trình thực_hành trong cấp chứng_chỉ hành_nghề khám chữa
+ bệnh là gì ?
+ - đề_nghị cho biết thời_hạn thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng " cờ thi_đua của chính_phủ
+ " về thành_tích thi_đua theo đợt hoặc chuyên_đề
+ - vợ_chồng tôi năm nay được 38 tuổi , nghề_nghiệp là nông_dân . vợ_chồng tôi muốn
+ tham_gia bhxh tự_nguyện để khi về già có lương hưu . vậy vợ_chồng tôi có được
+ đóng bhxh không ?
+- source_sentence: theo quy_định tại điểm c khoản 1 điều 211 luật doanh_nghiệp , trường_hợp_doanh_nghiệp
+ ngừng hoạt_động_kinh_doanh 01 năm mà không thông_báo với cơ_quan đăng_ký kinh_doanh
+ và cơ_quan thuế thì doanh_nghiệp thuộc trường_hợp bị thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký
+ doanh_nghiệp . - trình_tự , thủ_tục thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp
+ thực_hiện theo quy_định tại khoản 3 điều 63 nghị_định số 78 / 2015 / nđ - cp được
+ sửa_đổi , bổ_sung tại khoản 20 điều 1 nghị_định số 108 / 2018 / nđ - cp sửa_đổi
+ , bổ_sung một_số điều của nghị_định số 78 / 2015 / nđ - cp. theo đó , phòng đăng_ký
+ kinh_doanh thông_báo bằng văn_bản về hành_vi vi_phạm và yêu_cầu người đại_diện
+ theo pháp_luật của doanh_nghiệp đến trụ_sở của phòng để giải_trình . sau 10 ngày
+ làm_việc , kể từ ngày kết_thúc thời_hạn hẹn trong thông_báo mà người được yêu_cầu
+ không đến hoặc nội_dung giải_trình không được chấp_thuận thì phòng đăng_ký kinh_doanh
+ ra quyết_định thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp . - như_vậy , theo
+ quy_định nêu trên việc công_ty ngừng hoạt_động_kinh_doanh 01 năm mà không thông_báo
+ với cơ_quan đăng_ký kinh_doanh và cơ_quan thuế là vi_phạm_quy_định pháp_luật và
+ thuộc một trong các trường_hợp bị thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp
+ .
+ sentences:
+ - thủ_tục và hồ_sơ xin phép chuyển_đổi mục_đích sử_dụng , di_dời , tháo_dỡ ?
+ - thời_gian đăng_ký hoạt_động của chi_nhánh của tổ_chức trọng_tài nước_ngoài tại
+ việt_nam được quy_định như thế_nào ?
+ - công_ty tnhh xyz ngừng hoạt_động_kinh_doanh 01 năm mà không thông_báo với cơ_quan
+ đăng_ký kinh_doanh và cơ_quan thuế ? trong trường_hợp này , công_ty bị thu_hồi
+ giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp thì có đúng quy_định pháp_luật hiện_hành
+ không ?
+- source_sentence: 'thời_hạn giải_quyết việc gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh
+ để hoàn_thành khóa học như sau : tối_đa 20 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ
+ hợp_lệ .'
+ sentences:
+ - tôi muốn hỏi về gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa
+ học , có thời_hạn giải_quyết như thế_nào ?
+ - thành_phần hồ_sơ giải_quyết chế_độ hỗ_trợ đối_với người việt_nam có công với cách_mạng
+ quy_định tại nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ngày 20 / 7 / 2018 của chính_phủ
+ về chế_độ hỗ_trợ và một_số chế_độ đãi_ngộ khác đối_với người việt_nam có công
+ với cách_mạng , người tham_gia kháng_chiến , chiến_tranh bảo_vệ tổ_quốc và làm
+ nhiệm_vụ quốc_tế đang định_cư ở nước_ngoài ( nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp
+ ) , bao_gồm những giấy_tờ gì ?
+ - nhiệm_vụ thiết_kế bvtc gồm nội_dung gì ? đơn_vị lập và thẩm_quyền phê_duyệt nhiệm_vụ
+ thiết_kế bvtc ?
+pipeline_tag: sentence-similarity
+model-index:
+- name: SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
+ results:
+ - task:
+ type: information-retrieval
+ name: Information Retrieval
+ dataset:
+ name: dim 768
+ type: dim_768
+ metrics:
+ - type: cosine_accuracy@1
+ value: 0.5934744268077602
+ name: Cosine Accuracy@1
+ - type: cosine_accuracy@3
+ value: 0.7451499118165785
+ name: Cosine Accuracy@3
+ - type: cosine_accuracy@5
+ value: 0.7962962962962963
+ name: Cosine Accuracy@5
+ - type: cosine_accuracy@10
+ value: 0.8544973544973545
+ name: Cosine Accuracy@10
+ - type: cosine_precision@1
+ value: 0.5934744268077602
+ name: Cosine Precision@1
+ - type: cosine_precision@3
+ value: 0.24838330393885946
+ name: Cosine Precision@3
+ - type: cosine_precision@5
+ value: 0.15925925925925927
+ name: Cosine Precision@5
+ - type: cosine_precision@10
+ value: 0.08544973544973543
+ name: Cosine Precision@10
+ - type: cosine_recall@1
+ value: 0.5934744268077602
+ name: Cosine Recall@1
+ - type: cosine_recall@3
+ value: 0.7451499118165785
+ name: Cosine Recall@3
+ - type: cosine_recall@5
+ value: 0.7962962962962963
+ name: Cosine Recall@5
+ - type: cosine_recall@10
+ value: 0.8544973544973545
+ name: Cosine Recall@10
+ - type: cosine_ndcg@10
+ value: 0.7243881995851228
+ name: Cosine Ndcg@10
+ - type: cosine_mrr@10
+ value: 0.6827108003695308
+ name: Cosine Mrr@10
+ - type: cosine_map@100
+ value: 0.6874089574923959
+ name: Cosine Map@100
+ - task:
+ type: information-retrieval
+ name: Information Retrieval
+ dataset:
+ name: dim 512
+ type: dim_512
+ metrics:
+ - type: cosine_accuracy@1
+ value: 0.5925925925925926
+ name: Cosine Accuracy@1
+ - type: cosine_accuracy@3
+ value: 0.7407407407407407
+ name: Cosine Accuracy@3
+ - type: cosine_accuracy@5
+ value: 0.7927689594356261
+ name: Cosine Accuracy@5
+ - type: cosine_accuracy@10
+ value: 0.855379188712522
+ name: Cosine Accuracy@10
+ - type: cosine_precision@1
+ value: 0.5925925925925926
+ name: Cosine Precision@1
+ - type: cosine_precision@3
+ value: 0.24691358024691357
+ name: Cosine Precision@3
+ - type: cosine_precision@5
+ value: 0.1585537918871252
+ name: Cosine Precision@5
+ - type: cosine_precision@10
+ value: 0.0855379188712522
+ name: Cosine Precision@10
+ - type: cosine_recall@1
+ value: 0.5925925925925926
+ name: Cosine Recall@1
+ - type: cosine_recall@3
+ value: 0.7407407407407407
+ name: Cosine Recall@3
+ - type: cosine_recall@5
+ value: 0.7927689594356261
+ name: Cosine Recall@5
+ - type: cosine_recall@10
+ value: 0.855379188712522
+ name: Cosine Recall@10
+ - type: cosine_ndcg@10
+ value: 0.7230149173482313
+ name: Cosine Ndcg@10
+ - type: cosine_mrr@10
+ value: 0.6808543993729186
+ name: Cosine Mrr@10
+ - type: cosine_map@100
+ value: 0.6854813211154667
+ name: Cosine Map@100
+ - task:
+ type: information-retrieval
+ name: Information Retrieval
+ dataset:
+ name: dim 256
+ type: dim_256
+ metrics:
+ - type: cosine_accuracy@1
+ value: 0.5802469135802469
+ name: Cosine Accuracy@1
+ - type: cosine_accuracy@3
+ value: 0.736331569664903
+ name: Cosine Accuracy@3
+ - type: cosine_accuracy@5
+ value: 0.7918871252204586
+ name: Cosine Accuracy@5
+ - type: cosine_accuracy@10
+ value: 0.8492063492063492
+ name: Cosine Accuracy@10
+ - type: cosine_precision@1
+ value: 0.5802469135802469
+ name: Cosine Precision@1
+ - type: cosine_precision@3
+ value: 0.2454438565549676
+ name: Cosine Precision@3
+ - type: cosine_precision@5
+ value: 0.1583774250440917
+ name: Cosine Precision@5
+ - type: cosine_precision@10
+ value: 0.08492063492063491
+ name: Cosine Precision@10
+ - type: cosine_recall@1
+ value: 0.5802469135802469
+ name: Cosine Recall@1
+ - type: cosine_recall@3
+ value: 0.736331569664903
+ name: Cosine Recall@3
+ - type: cosine_recall@5
+ value: 0.7918871252204586
+ name: Cosine Recall@5
+ - type: cosine_recall@10
+ value: 0.8492063492063492
+ name: Cosine Recall@10
+ - type: cosine_ndcg@10
+ value: 0.7156793513582417
+ name: Cosine Ndcg@10
+ - type: cosine_mrr@10
+ value: 0.6728087119621515
+ name: Cosine Mrr@10
+ - type: cosine_map@100
+ value: 0.6776075266351337
+ name: Cosine Map@100
+ - task:
+ type: information-retrieval
+ name: Information Retrieval
+ dataset:
+ name: dim 128
+ type: dim_128
+ metrics:
+ - type: cosine_accuracy@1
+ value: 0.5687830687830688
+ name: Cosine Accuracy@1
+ - type: cosine_accuracy@3
+ value: 0.7257495590828924
+ name: Cosine Accuracy@3
+ - type: cosine_accuracy@5
+ value: 0.7918871252204586
+ name: Cosine Accuracy@5
+ - type: cosine_accuracy@10
+ value: 0.8342151675485009
+ name: Cosine Accuracy@10
+ - type: cosine_precision@1
+ value: 0.5687830687830688
+ name: Cosine Precision@1
+ - type: cosine_precision@3
+ value: 0.24191651969429745
+ name: Cosine Precision@3
+ - type: cosine_precision@5
+ value: 0.1583774250440917
+ name: Cosine Precision@5
+ - type: cosine_precision@10
+ value: 0.08342151675485009
+ name: Cosine Precision@10
+ - type: cosine_recall@1
+ value: 0.5687830687830688
+ name: Cosine Recall@1
+ - type: cosine_recall@3
+ value: 0.7257495590828924
+ name: Cosine Recall@3
+ - type: cosine_recall@5
+ value: 0.7918871252204586
+ name: Cosine Recall@5
+ - type: cosine_recall@10
+ value: 0.8342151675485009
+ name: Cosine Recall@10
+ - type: cosine_ndcg@10
+ value: 0.7030429875811267
+ name: Cosine Ndcg@10
+ - type: cosine_mrr@10
+ value: 0.6606729934772266
+ name: Cosine Mrr@10
+ - type: cosine_map@100
+ value: 0.666147019181302
+ name: Cosine Map@100
+ - task:
+ type: information-retrieval
+ name: Information Retrieval
+ dataset:
+ name: dim 64
+ type: dim_64
+ metrics:
+ - type: cosine_accuracy@1
+ value: 0.5343915343915344
+ name: Cosine Accuracy@1
+ - type: cosine_accuracy@3
+ value: 0.7037037037037037
+ name: Cosine Accuracy@3
+ - type: cosine_accuracy@5
+ value: 0.763668430335097
+ name: Cosine Accuracy@5
+ - type: cosine_accuracy@10
+ value: 0.8218694885361552
+ name: Cosine Accuracy@10
+ - type: cosine_precision@1
+ value: 0.5343915343915344
+ name: Cosine Precision@1
+ - type: cosine_precision@3
+ value: 0.2345679012345679
+ name: Cosine Precision@3
+ - type: cosine_precision@5
+ value: 0.1527336860670194
+ name: Cosine Precision@5
+ - type: cosine_precision@10
+ value: 0.08218694885361551
+ name: Cosine Precision@10
+ - type: cosine_recall@1
+ value: 0.5343915343915344
+ name: Cosine Recall@1
+ - type: cosine_recall@3
+ value: 0.7037037037037037
+ name: Cosine Recall@3
+ - type: cosine_recall@5
+ value: 0.763668430335097
+ name: Cosine Recall@5
+ - type: cosine_recall@10
+ value: 0.8218694885361552
+ name: Cosine Recall@10
+ - type: cosine_ndcg@10
+ value: 0.6784646097308332
+ name: Cosine Ndcg@10
+ - type: cosine_mrr@10
+ value: 0.6324717953024837
+ name: Cosine Mrr@10
+ - type: cosine_map@100
+ value: 0.6380241649531251
+ name: Cosine Map@100
+---
+
+# SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) 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:** [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder)
+- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+ - json
+
+
+
+### 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("anhtuansh/vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka-2e-11k")
+# Run inference
+sentences = [
+ 'thời_hạn giải_quyết việc gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học như sau : tối_đa 20 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ hợp_lệ .',
+ 'tôi muốn hỏi về gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học , có thời_hạn giải_quyết như thế_nào ?',
+ 'thành_phần hồ_sơ giải_quyết chế_độ hỗ_trợ đối_với người việt_nam có công với cách_mạng quy_định tại nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ngày 20 / 7 / 2018 của chính_phủ về chế_độ hỗ_trợ và một_số chế_độ đãi_ngộ khác đối_với người việt_nam có công với cách_mạng , người tham_gia kháng_chiến , chiến_tranh bảo_vệ tổ_quốc và làm nhiệm_vụ quốc_tế đang định_cư ở nước_ngoài ( nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ) , bao_gồm những giấy_tờ gì ?',
+]
+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
+
+* Datasets: `dim_768`, `dim_512`, `dim_256`, `dim_128` and `dim_64`
+* Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
+
+| Metric | dim_768 | dim_512 | dim_256 | dim_128 | dim_64 |
+|:--------------------|:-----------|:----------|:-----------|:----------|:-----------|
+| cosine_accuracy@1 | 0.5935 | 0.5926 | 0.5802 | 0.5688 | 0.5344 |
+| cosine_accuracy@3 | 0.7451 | 0.7407 | 0.7363 | 0.7257 | 0.7037 |
+| cosine_accuracy@5 | 0.7963 | 0.7928 | 0.7919 | 0.7919 | 0.7637 |
+| cosine_accuracy@10 | 0.8545 | 0.8554 | 0.8492 | 0.8342 | 0.8219 |
+| cosine_precision@1 | 0.5935 | 0.5926 | 0.5802 | 0.5688 | 0.5344 |
+| cosine_precision@3 | 0.2484 | 0.2469 | 0.2454 | 0.2419 | 0.2346 |
+| cosine_precision@5 | 0.1593 | 0.1586 | 0.1584 | 0.1584 | 0.1527 |
+| cosine_precision@10 | 0.0854 | 0.0855 | 0.0849 | 0.0834 | 0.0822 |
+| cosine_recall@1 | 0.5935 | 0.5926 | 0.5802 | 0.5688 | 0.5344 |
+| cosine_recall@3 | 0.7451 | 0.7407 | 0.7363 | 0.7257 | 0.7037 |
+| cosine_recall@5 | 0.7963 | 0.7928 | 0.7919 | 0.7919 | 0.7637 |
+| cosine_recall@10 | 0.8545 | 0.8554 | 0.8492 | 0.8342 | 0.8219 |
+| **cosine_ndcg@10** | **0.7244** | **0.723** | **0.7157** | **0.703** | **0.6785** |
+| cosine_mrr@10 | 0.6827 | 0.6809 | 0.6728 | 0.6607 | 0.6325 |
+| cosine_map@100 | 0.6874 | 0.6855 | 0.6776 | 0.6661 | 0.638 |
+
+
+
+
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### json
+
+* Dataset: json
+* Size: 10,200 training samples
+* Columns: positive
and anchor
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+ | | positive | anchor |
+ |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
+ | type | string | string |
+ | details |
1 . thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như sau : - bộ thông_tin và truyền_thông cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương ; cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân nước_ngoài ; - ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân có trụ_sở hoặc cư_trú tại địa_phương ; chi_nhánh , văn_phòng đại_diện , đơn_vị trực_thuộc cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương đặt tại địa_phương . 2 . hồ_sơ bao_gồm : - đơn đề_nghị cấp giấy_phép trong đó ghi rõ mục_đích , thời_gian , địa_điểm và tên các đơn_vị tham_gia triển_lãm , hội_chợ ; - danh_mục xuất_bản_phẩm để triển_lãm , hội_chợ theo mẫu quy_định . ( quy_định tại khoản 2 , 3 điều 44 luật xuất_bản )
| hồ_sơ và thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như thế_nào ?
|
+ | - trường_hợp mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi thì người khai hải_quan có hồ_sơ đề_nghị cơ_quan hải_quan nơi cấp danh_mục lần đầu_đề_nghị cấp lại , bao_gồm :
+ công_văn đề_nghị cấp lại danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi trong đó nêu rõ : lý_do mất danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi và cam_kết của người khai hải_quan về tính chính_xác của nội_dung khai_báo ;
+ bảng kê toàn_bộ tờ khai hải_quan ( điện_tử hoặc giấy ) của số_lượng hàng_hóa đã nhập_khẩu theo danh_mục ;
+ bản danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi của cơ_quan hải_quan nơi làm thủ_tục nhập_khẩu lô hàng cuối_cùng trước khi thất_lạc ( 01 bản chụp có xác_nhận của cơ_quan hải_quan nơi nhập_khẩu ) .
- khi làm thủ_tục hải_quan , người khai hải_quan nộp , xuất_trình cho cơ_quan hải_quan nơi đăng_ký tờ khai hải_quan các hồ_sơ sau :
+ hồ_sơ hải_quan theo quy_định hiện_hành ;
+ danh_mục hàng_hóa và phiếu theo_dõi trừ lùi đã đăng_ký với cơ_quan hải_quan ( bản giao người khai hải_quan ) để cơ_quan hải_quan làm thủ_tục thực_hiện...
| trường_hợp tôi làm mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi hàng_hóa_nhập_khẩu dung_môi n - hexan dùng trong sản_xuất khô_dầu đậu_tương và dầu thực_vật , cám gạo trích ly và dầu cám thì cần làm những thủ_tục gì ?
|
+ | thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá là : tổng_cục thủy_sản .
| thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá ?
|
+* Loss: [MatryoshkaLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
+ ```json
+ {
+ "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
+ "matryoshka_dims": [
+ 768,
+ 512
+ ],
+ "matryoshka_weights": [
+ 1,
+ 1
+ ],
+ "n_dims_per_step": -1
+ }
+ ```
+
+### Evaluation Dataset
+
+#### json
+
+* Dataset: json
+* Size: 1,134 evaluation samples
+* Columns: positive
and anchor
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+ | | positive | anchor |
+ |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------|
+ | type | string | string |
+ | details | việc thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất được tiến_hành như sau :
bước 1 . vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương tiếp_nhận đề_nghị khen_thưởng của các đơn_vị thực thuộc .
bước 2 . thẩm_định hồ_sơ , xin ý_kiến các cơ_quan liên_quan , báo_cáo hội_đồng thi_đua khen_thưởng cùng cấp , tổng_hợp trình bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố quyết_định khen_thưởng .
bước 3 . khi có quyết_định của bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương ; vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương thông_báo quyết_định , viết bằng , đóng_dấu và cấp_phát cho đơn_vị trình khen .
bước 4 . các trường_hợp không được khen_thưởng ( không đúng đối_tượng , không đủ tiêu_chuẩn , không đủ ...
| đề_nghị cho biết trình_tự thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất
|
+ | bông_thủy_tinh chống cháy là vật_liệu chống cháy , thuộc danh_mục phương_tiện pccc quy_định phụ_lục v nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy . do đó , nếu đưa vào sử_dụng trong hạng_mục pccc của công_trình thì phải kiểm_định về pccc. tuy_nhiên , đối_với vật_liệu bông thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy được các cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân cần xem_xét tùy vào yêu_cầu cụ_thể của công_trình để đăng_ký kiểm_định “ tính nguy_hiểm cháy ” đối_với vật_liệu đó hoặc “ giới_hạn chịu_lửa ” của kết_cấu sử_dụng vật_liệu đó . thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định được quy_định tại điểm a khoản 4 điều 18 thông_tư 66 / 2014 / tt - bca ngày 16 / 12 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều ...
| bông_thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy có phải kiểm_định không ? thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định như thế_nào ?
|
+ | thẻ thường_trú không có thời_hạn nhưng định_kỳ 10 năm một lần , người nước_ngoài thường_trú phải đến nộp hồ_sơ tại phòng quản_lý xuất , nhập_cảnh công_an tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương để đề_nghị cấp đổi thẻ thường_trú .
| thẻ thường_trú có thời_hạn không ?
|
+* Loss: [MatryoshkaLoss
](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
+ ```json
+ {
+ "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
+ "matryoshka_dims": [
+ 768,
+ 512
+ ],
+ "matryoshka_weights": [
+ 1,
+ 1
+ ],
+ "n_dims_per_step": -1
+ }
+ ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `eval_strategy`: epoch
+- `per_device_train_batch_size`: 2
+- `per_device_eval_batch_size`: 2
+- `gradient_accumulation_steps`: 2
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `num_train_epochs`: 2
+- `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
+