File size: 96,708 Bytes
57fa4cb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 |
---
base_model: vinai/phobert-base-v2
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@2
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_accuracy@100
- cosine_precision@1
- cosine_precision@2
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_precision@100
- cosine_recall@1
- cosine_recall@2
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_recall@100
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@1
- cosine_mrr@2
- cosine_mrr@5
- cosine_mrr@10
- cosine_mrr@100
- cosine_map@100
- dot_accuracy@1
- dot_accuracy@2
- dot_accuracy@5
- dot_accuracy@10
- dot_accuracy@100
- dot_precision@1
- dot_precision@2
- dot_precision@5
- dot_precision@10
- dot_precision@100
- dot_recall@1
- dot_recall@2
- dot_recall@5
- dot_recall@10
- dot_recall@100
- dot_ndcg@10
- dot_mrr@1
- dot_mrr@2
- dot_mrr@5
- dot_mrr@10
- dot_mrr@100
- dot_map@100
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:87608
- loss:ContrastiveLoss
widget:
- source_sentence: Phương pháp chẩn đoán & điều trị lậu
sentences:
- Phương pháp chẩn đoán & điều trị lậu Phương pháp xét nghiệm và chẩn đoán nguyên
nhân bệnh lậu Bác sĩ sẽ cần tìm vi khuẩn trong các mẫu dịch lấy từ cơ thể bạn,
bao gồm trực tràng, cổ họng, âm đạo hoặc niệu đạo hoặc nước tiểu của bạn. Phương
pháp điều trị bệnh lậu hiệu quả Điều trị bệnh lậu ở người lớn Người lớn mắc bệnh
lậu được điều trị bằng thuốc kháng sinh. Do các chủng Neisseria gonorrhoeae kháng
thuốc đang phát triển, khuyến cáo rằng bệnh lậu không biến chứng nên được điều
trị bằng kháng sinh ceftriaxone (dạng tiêm) cùng với azithromycin uống. Nếu bạn
bị dị ứng với kháng sinh cephalosporin, chẳng hạn như ceftriaxone, bạn có thể
được cho uống gemifloxacin hoặc gentamicin tiêm và azithromycin uống. Điều trị
bệnh lậu cho bạn tình Bạn tình của bạn cũng nên đi xét nghiệm và điều trị bệnh
lậu tương tự, ngay cả khi họ không có dấu hiệu hoặc triệu chứng. Điều trị bệnh
lậu cho trẻ sơ sinh Trẻ sơ sinh có mẹ bị bệnh lậu có thể được điều trị bằng thuốc
kháng sinh.
- ' Chào em, là bệnh mãn tính phải điều trị suốt đời, phải kiên nhẫn và kiên trì
nên đôi khi lượng đường trong cơ thể không ổn định. Lúc đi khám xét nghiệm thì
ổn do bản thân biết mai đi khám nên sẽ kiêng ăn, ăn ít... còn bệnh lâu dài nên
trong ngày đôi khi thèm chút này hay thích ăn chút kia, quên uống thuốc, suy
nghĩ, mất ngủ cũng làm đường không ổn định. Đường trong cơ thể lúc lên lúc xuống
dễ đưa đến biến chứng. Em hay thấy bệnh nhân tiểu đường tháo khớp ngón chân, ngón
tay, đôi khi tháo khớp gối, khớp háng, đây là do tê liệt hệ thần kinh nên khi
va chạm bệnh nhân không phát hiện. Đến khi phát hiện thì đã nhiễm trùng nặng phải
tháo khớp. Theo BS mẹ em có khả năng do biến chứng tiểu đường vì mẹ em bị bệnh
khá lâu nên ít nhiều ảnh hưởng thần kinh bị tê liệt gây đau. Em nên nhớ dặn mẹ
đi tái khám và điều trị cho thật ổn định nhé! Thân mến!'
- Chào bạn, Sulpiride là thuốc đối kháng dopamine chọn lọc được sử dụng trong điều
trị trầm cảm và loạn thần. Liều thấp của thuốc đôi khi được sử dụng để tăng cường
sản xuất sữa ở phụ nữ cho con bú nhờ tăng sản xuất prolactin (một loại hormon
tăng tiết sữa). Thời gian bán thải của thuốc chỉ khoảng 5-7 giờ, do đó ngưng thuốc
2-3 ngày sẽ không còn tác dụng tăng tiết sữa nữa bạn nhé!
- source_sentence: Phương pháp chẩn đoán & điều trị hội chứng tiểu não
sentences:
- 'Mô tả ngắn:
Thuốc Encorate là sản phẩm của Sun Pharmaceutical Industries Ltd có thành phần
là Natri Valproate có tác dụng điều trị động kinh toàn thể, động kinh cục bộ hoặc
các thể động kinh khác; đối với phụ nữ trong độ tuổi sinh đẻ, thuốc chỉ nên được
sử dụng cho những trường hợp nặng hoặc đã đề kháng với các thuốc khác; ngừa sốt
cao co giật ở trẻ em, chứng máy cơ ở trẻ em; điều trị và dự phòng hưng cảm trong
rối loạn cảm xúc lưỡng cực.
Thành phần:
Natri valproate: 300mg
Chỉ định:
Thuốc Encorate chỉ định điều trị trong các trường hợp sau:
Điều trị động kinh toàn thể, động kinh cục bộ hoặc các thể động kinh khác. Đối
với phụ nữ trong độ tuổi sinh đẻ, thuốc chỉ nên được sử dụng cho những trường
hợp nặng hoặc đã đề kháng với các thuốc khác. Ngừa sốt cao co giật ở trẻ em, chứng
máy cơ ở trẻ em. Điều trị và dự phòng hưng cảm trong rối loạn cảm xúc lưỡng cực
.'
- 'Nguy cơ ung thư ruột kết Những ai có nguy cơ mắc phải ung thư ruột kết? Dưới
đây là một số đối tượng có nguy cơ mắc phải bệnh ung thư ruột kết: Béo phì . Người
bị tiểu đường. Thuộc chủng tộc người da đen. Tuổi tác cao. Tỷ lệ ung thư ruột
kết ở những người dưới 50 tuổi đang gia tăng, nhưng phần lớn những người mắc bệnh
ung thư ruột kết trên 50 tuổi. Có tiền sử gia đình mắc bệnh ung thư ruột kết hoặc
ung thư trực tràng . Có tiền sử mắc bệnh viêm ruột, viêm loét đại tràng mãn tính
hoặc bệnh Crohn từ 8 năm trở lên. Có tiền sử ung thư ruột kết hoặc polyp đại tràng
(polyp đại trực tràng có kích thước từ 1 cm trở lên hoặc có tế bào trông bất thường
dưới kính hiển vi). Có các hội chứng di truyền phổ biến làm tăng nguy cơ ung thư
ruột kết, là bệnh đa polyp tuyến xuất phát từ gia đình (FAP) và hội chứng Lynch
(ung thư đại trực tràng không polyp di truyền). Một số đột biến gen được truyền
qua nhiều thế hệ trong gia đình bạn có thể làm tăng đáng kể nguy cơ ung thư ruột
kết. Chỉ có một tỷ lệ nhỏ bệnh ung thư ruột kết có liên quan đến gen di truyền.
Yếu tố làm tăng nguy cơ mắc phải ung thư ruột kết Một số yếu tố trong sinh hoạt
và dinh dưỡng hàng ngày có thể làm tăng nguy cơ mắc bệnh ung thư ruột kết: Hút
thuốc lá. Người ít vận động. Uống nhiều bia rượu. Ăn quá nhiều thịt đỏ hoặc thịt
chế biến sẵn. Chế độ ăn không bổ sung đủ rau xanh, ít chất xơ và dư thừa chất
béo. Xạ trị trực tiếp vào bụng để điều trị ung thư trước đó làm tăng nguy cơ ung
thư ruột kết. Lối sống không lành mạnh làm tăng nguy cơ ung thư ruột kết'
- 'Phương pháp chẩn đoán & điều trị hội chứng tiểu não Phương pháp xét nghiệm và
chẩn đoán hội chứng tiểu não Nếu bác sĩ nghi ngờ bạn bị hội chứng tiểu não, họ
sẽ tiến hành đánh giá cẩn thận các triệu chứng của bạn. Họ cũng sẽ xem xét tiền
sử bệnh lý cá nhân và gia đình của bạn. Để xác nhận chẩn đoán, bác sĩ của bạn
có thể sẽ chỉ định thêm một số xét nghiệm. Các xét nghiệm bác sĩ sử dụng để chẩn
đoán hội chứng tiểu não bao gồm: Chọc dò dịch não tủy : Xét nghiệm giúp tìm được
các dấu hiệu nhiễm trùng hoặc hội chứng cận ung trong dịch não tủy. Xét nghiệm
máu: Đánh giá chức năng của cơ quan và xác định thiếu vitamin nào hay không. Các
xét nghiệm hình ảnh học như chụp CT, MRI: Những xét nghiệm này cho thấy dấu hiệu
tổn thương mô não. Họ cũng có thể phát hiện các vấn đề như khối u và đột quỵ não.
Xét nghiệm di truyền : Xét nghiệm giúp tìm các gen đột biến gây bệnh và đánh giá
mức độ di truyền trong gia đình. Chụp CT có thể giúp bác sĩ chẩn đoán hội chứng
tiểu não Phương pháp điều trị hội chứng tiểu não Nội khoa Việc điều trị thường
phụ thuộc vào nguyên nhân cơ bản gây ra hội chứng tiểu não. Tuy nhiên, thuốc đôi
khi có thể giúp kiểm soát một số triệu chứng nhất định, bao gồm run hoặc các vấn
đề khi đi bộ và chóng mặt. Phương pháp điều trị hội chứng tiểu não do hội chứng
cận u có thể bao gồm: Hóa trị ; Xạ trị; Thuốc ức chế miễn dịch; Liệu pháp miễn
dịch. Điều trị hội chứng tiểu não liên quan đến rượu có thể bao gồm: Không uống
rượu; Bạn cũng có thể cần thực phẩm bổ sung thiamin và các vitamin B khác; Thuốc
bổ sung thiamine. Những người mắc bất kỳ dạng hội chứng tiểu não nào cũng có thể
cần vật lý trị liệu, trị liệu nghề nghiệp hoặc trị liệu ngôn ngữ. Các liệu pháp
này có thể giúp bạn cải thiện: Kỹ năng vận động để bạn có thể thực hiện các hoạt
động hàng ngày; Sức mạnh và sự phối hợp của cơ; Kỹ năng nuốt, nói và ngôn ngữ.
Ngoại khoa Nếu nguyên nhân dẫn đến hội chứng tiểu não là đột quỵ, u não, các bác
sĩ có thể chỉ định phẫu thuật để điều trị và ngăn ngừa biến chứng của bệnh. Bác
sĩ có thể chỉ định phẫu thuật nếu nguyên nhân gây bệnh là do đột quỵ hoặc u não'
- source_sentence: "Thưa bác sĩ,\r\n\r\nThời gian gần đây tôi gầy sút cân nhiều, đau\
\ tức ngực, khó khăn, đi khám Bệnh viện Phổi TW kết luận tôi bị lao phổi, chuyển\
\ tuyến cơ sở điều trị. Vậy tôi có thể điều trị ở tuyến trung ương không?\r\n\r\
\nTuyến cơ sở kê đơn N-acetylcystein (Dismolan) 200mg/10ml ngày uống 2 ống /2\
\ lần; Pimagie uống ngày 2 viên/2 lần; bột bèo hoa dâu (Mediphylamin) 500mg uống\
\ ngày 2 viễn/2 lần. Đơn thuốc có đúng phác đồ điều trị không?"
sentences:
- 'Hình minh họa Chào em, Nguyên nhân thường gặp nhất gây ra hiện tượng này là viêm
kết mạc mức độ nhẹ, em chưa bị nhìn mờ thì giác mạc chưa viêm. Virus là nguyên
nhân hay gặp nhất, trong đó khoảng 80% là Adenovirus. Bệnh dễ lây lan khi tiếp
xúc trực tiếp với nước mắt bệnh nhân.ở mức độ này thì em chưa cần phải sử dụng
thuốc nhỏ mắt có kháng sinh, vì bệnh có thể tự khỏi mà không cần điều trị. Việc
điều trị chủ yếu là điều trị triệu chứng bao gồm chườm mát, rửa mắt bằng nước
muối sinh lý bình thường hay VRhoto, nếu thấy khô mắt thì nhỏ thêm nước mắt nhân
tạo. Nếu bệnh diễn tiến xấu hơn như đỏ hơn, đau, tăng tiết ghèn, giảm thị lực
thì phải đến khám tại BS chuyên khoa mắt để BS xử lý cho phù hợp, tránh sử dụng
kháng sinh và giảm viêm bừa bãi. Ngoài ra em cần chú ý: Sử dụng khăn mặt, vật
dụng cá nhân riêng trong nhà và nơi học tập làm việc.Không dụi mắt, che miệng
mũi khi hắt hơi. Rửa tay bằng dung dịch sát khuẩn hàng ngày, đặc biệt là sau khi
tiếp xúc với người bệnh. Mang kính bảo vệ mắt khi ra ngoài hoặc làm việc trong
môi trường nhiều khói, bụi, hóa chất,... Tăng cường bổ sung vitamin A, C, E,...'
- 'Chế độ sinh hoạt & phòng ngừa bướu giáp keo Những thói quen sinh hoạt có thể
giúp bạn hạn chế diễn tiến của bướu giáp keo Chế độ sinh hoạt: Uống nhiều nước
ít nhất 2 lít nước/ngày. Bỏ rượu bia, thuốc lá. Duy trì cân nặng bình thường.
Khám sức khỏe định kỳ mỗi 6 tháng và liên hệ ngay với bác sĩ nếu các triệu chứng
nặng hơn hoặc xuất hiện triệu chứng mới. Quản lý căng thẳng. Tập thể dục thường
xuyên. Hãy hỏi ý kiến bác sĩ khi sử dụng thêm bất kỳ loại thuốc điều trị hoặc
thực phẩm chức năng nào. Chế độ dinh dưỡng: Hằng ngày, bạn nên bổ sung khoảng
150 microgam muối iốt tương đương với ½ muỗng cà phê để ngăn ngừa phát triển bướu
giáp. Ngoài ra có một số thực phẩm được các nhà khoa học khuyến cáo là có thể
làm nặng hơn tình trạng bướu giáp, vì thực phẩm này có thể làm giảm sự hấp thu
hormon tuyến giáp T4 và dẫn đến suy giảm chức năng tuyến giáp. Các thực phẩm cần
tránh hoặc ăn với số lượng ít bao gồm: Súp lơ, bông cải xanh, mù tạt xanh, củ
sắn, đậu lima, khoai lang, đậu nành và các sản phẩm từ đậu nành, trà xanh. Hãy
liên hệ với chuyên gia dinh dưỡng để được tư vấn chế độ ăn phù hợp với tình trạng
hiện tại của bạn. Áp dụng chế độ ăn bổ sung iốt đều ngăn ngừa bướu giáp keo do
thiếu iốt Phương pháp phòng ngừa bướu giáp keo hiệu quả Bướu giáp keo do thiếu
iốt là loại bướu giáp duy nhất bạn có thể phòng ngừa. Áp dụng một chế độ ăn bao
gồm cá, sữa và một lượng muối iốt vừa đủ sẽ ngăn ngừa loại bướu giáp này. Ngoài
ra, bạn có thể cố gắng giảm nguy cơ phát triển bướu giáp keo bằng cách hạn chế
các yếu tố nguy cơ như duy trì cân nặng lý tưởng và hãy cố gắng bỏ thuốc lá.'
- Chào bạn, Hiện nay phác đồ điều trị lao của Quốc gia tại tuyến cơ sở cũng thống
nhất với tuyến Trung ương, tức là theo tiêu chuẩn của Tổ chức Y tế Thế giới nên
bạn không cần phải lo lắng về chất lượng thuốc và phương pháp điều trị. Thông
thường nếu bệnh nhân yêu cầu điều trị tại tuyến Trung Ương sẽ được điều trị dịch
vụ, tức là bệnh nhân tự chi trả; trong khi nếu về địa phương bạn sẽ được miễn
phí hoàn toàn. Điều này giúp khuyến khích bệnh nhân tuân thủ việc lấy thuốc định
kỳ hơn (do gần nơi ở), ngoài ra còn giảm tải cho các bệnh viện ở tuyến trên. Trong
các thuốc bạn liệt kê không có thuốc nào điều trị lao phổi, bạn nên quay lại Trạm
chống lao nơi nhận thuốc để hỏi lại, bạn không nên tự bỏ tiền ra mua các thuốc
trên mà chỉ nên nhận thuốc được cấp phát. Thân mến.
- source_sentence: "Chào bác sĩ,\r\n\r\nEm có tập thể hình được 3 tháng, bây giờ ở\
\ đầu vú phải nổi cục ở chính đầu vú, sờ vào đau to bằng đầu ngón út, sờ có vẻ\
\ có di chuyển qua lại nhưng cố định ở đầu vú. Liệu có phải em bị ung thư vú không\
\ ạ, em cảm ơn."
sentences:
- 'Chào em Tuyết, Trường hợp của em tôi nghĩ có những việc sau đây cần làm: - Ngưng
thuốc dạ dày trong 2 tuần, đi xét nghiệm hơi thở hoặc nội soi dạ dày kiểm tra
xem lành hay chưa và còn vi trùng Hp trong dạ dày hay không - Siêu âm bụng kiểm
tra tổng quát ổ bụng - Nội soi ruột già để kiểm tra xem ruột già có bị bất thường
hay không. Cái này thì siêu âm không thể thấy được. - Xét nghiệm phân Tuy nhiên,
em vẫn nên đến khám bệnh với BS chuyên khoa Tiêu hóa để được tư vấn và xét nghiệm
phù hợp. Thân mến.'
- ' Chào em, Em không nên quá lo lắng, việc uống thuốc này không ảnh hưởng đến cuộc
phẫu thuật của em. Tuy nhiên trong thời gian hậu phẫu em nên ngưng thuốc đến khi
hồi phục, sinh hoạt bình thường trở lại mới tiếp tục dùng thuốc em nhé. Điều không
phải là một tình trạng cấp bách vì vậy có thể trì hoãn điều trị. Thân mến! '
- 'Phương pháp chẩn đoán & điều trị ung thư mũi Phương pháp xét nghiệm và chẩn đoán
ung thư mũi Trong trường hợp không được phát hiện và điều trị ung thư mũi sớm,
người bệnh sẽ đối mặt với nhiều biến chứng nguy hiểm, thậm chí ảnh hưởng đến tính
mạng. Do đó, ngay khi có những biểu hiện nghi ngờ mắc bệnh, bạn hãy nhanh chóng
đến bác sĩ để được chỉ định thực hiện các xét nghiệm nhằm chẩn đoán và có hướng
xử trí phù hợp. Bệnh cạnh việc soi chụp ảnh khối u trong mũi, bác sĩ sẽ xem xét
và chỉ định người bệnh thực hiện thêm một vài xét nghiệm để có thêm cơ sở chẩn
đoán như: Soi mũi họng: Người bệnh được kiểm tra các bất thường của mũi, kiểm
tra đồng thời vùng mặt và cổ, khu vực có khối u và nơi các hạch bạch huyết bị
sưng. Soi chụp X-quang đầu và cổ: Hình ảnh chụp được sẽ giúp bác sĩ quan sát được
toàn bộ vùng bên trong mũi cũng như các xoang cạnh mũi nhằm định vị chính xác
nơi có khối u. Sinh thiết : Bác sĩ lấy một mẫu nhỏ ở các khu vực nghi ngờ bị ung
thư để mang đi kiểm tra, tìm kiếm tế bào ung thư. Chụp CT: Hình ảnh chụp được
giúp bác sĩ xác định xem tế bào ung thư đã lây lan sang bộ phận nào, có xâm lấn
sang cơ quan lân cận hay chưa. Chụp X-quang giúp bác sĩ quan sát khối u trong
mũi Phương pháp điều trị ung thư mũi hiệu quả Mỗi bệnh nhân sẽ có giai đoạn mắc
bệnh khác nhau nên việc chẩn đoán ung thư cũng cần bác sĩ thăm khám cẩn thận và
đưa ra phác đồ điều trị riêng cho từng trường hợp. Đa phần nếu người bệnh được
phát hiện vào giai đoạn sớm của bệnh sẽ được điều trị phẫu thuật nhằm ngăn chặn
khối u phát triển hoàn toàn. Trong trường hợp khối u đã phát triển tăng dần kích
thước, chuyển sang giai đoạn di căn đến các cơ quan và khu vực khác thì bác sĩ
sẽ xem xét các phương án điều trị khác, đó có thể là sự kết hợp của phẫu thuật,
hóa trị và xạ trị. Cụ thể từng phương pháp như sau: Phẫu thuật: Bác sĩ tiến hành
loại khối u ra khỏi khoang mũi. Ngày nay, y học hiện đại đã có nhiều tiến bộ vượt
bậc dẫn đến kỹ thuật phẫu thuật cũng được nâng cao. Bằng biện pháp phẫu thuật
nội soi, bác sĩ sẽ cắt bỏ hoàn toàn khối u và các mô xung quanh trong khoang mũi.
Sau phẫu thuật, nếu bệnh nhân có nguy cơ tái phát cao thì sẽ được điều trị xạ
trị. Xạ trị : Dùng tia bức xạ ion chiếu vào nhằm mục đích kiểm soát, tiêu diệt
và phá hủy tế bào ung thư. Phương pháp này không làm bệnh nhân bị đau đớn. Hóa
trị : Đây là phương pháp điều trị ung thư mũi phổ biến thông qua cách đưa thuốc
dược tính rất mạnh vào cơ thể để tiêu diệt tế bào ung thư. Tuy có tác dụng tiêu
diệt tế bào ung thư nhưng song song với đó thì hóa trị lại gây tổn hại nhiều đến
những tế bào khỏe mạnh. Bệnh nhân điều trị bằng hóa trị sẽ gặp một số tác dụng
phụ không mong muốn như rụng tóc, buồn nôn , sức đề kháng kém… Xạ trị là một trong
các phương pháp điều trị ung thư mũi Chống chọi với ung thư là một cuộc chiến
dài, đòi hỏi cả người bệnh lẫn người nhà bệnh nhân phải có sự kiên cường và can
đảm. Bệnh nhân hãy trang bị cho mình một tinh thần vững vàng bởi đây là chìa khóa
để nâng cao chất lượng cuộc sống và kéo dài tính mạng.'
- source_sentence: Chế độ sinh hoạt & phòng ngừa viêm phụ khoa
sentences:
- 'Chế độ sinh hoạt & phòng ngừa viêm phụ khoa Những thói quen sinh hoạt có thể
giúp bạn hạn chế diễn tiến của viêm phụ khoa Chế độ sinh hoạt: Giữ vệ sinh vùng
kín đúng cách, ưu tiên dùng nước sạch hoặc dung dịch vệ sinh phù hợp có pH cân
bằng. Tránh thụt rửa âm đạo làm mất cân bằng vi khuẩn tự nhiên trong âm đạo, gây
viêm nhiễm hoặc làm tình trạng viêm phụ khoa nặng hơn. Sử dụng quần lót thoáng
khí: Chọn quần lót bằng cotton, tránh mặc quần lót chật hoặc quần ẩm ướt để giảm
thiểu nguy cơ nhiễm nấm và vi khuẩn. Tạm ngừng quan hệ tình dục trong thời gian
điều trị viêm phụ khoa. Tránh sử dụng băng vệ sinh, tampon hoặc khăn lau chứa
hương liệu có thể gây kích ứng. Đảm bảo thay băng vệ sinh và tampon thường xuyên
trong kỳ kinh. Tránh căng thẳng vì stress làm suy yếu hệ miễn dịch, khiến cơ thể
khó chống lại vi khuẩn và nấm gây bệnh. Vệ sinh vùng kín đúng cách Chế độ dinh
dưỡng: Tăng cường thực phẩm giàu probiotic như sữa chua, kefir, miso và kim chi
chứa lợi khuẩn giúp cân bằng hệ vi sinh trong cơ thể, đặc biệt là trong âm đạo.
Bổ sung thực phẩm chứa chất chống viêm như cá hồi, dầu ô liu, quả óc chó và hạt
chia giàu omega-3 có tác dụng giảm viêm, hỗ trợ cơ thể chống lại các tác nhân
gây viêm nhiễm. Hạn chế chất bột đường vì có thể thúc đẩy sự phát triển của nấm
Candida gây nhiễm nấm âm đạo. Tránh đồ ngọt, bánh mì trắng và thực phẩm chế biến
sẵn. Uống đủ nước giúp cơ thể thanh lọc và loại bỏ các độc tố, đồng thời duy trì
độ ẩm tự nhiên của vùng kín, ngăn ngừa tình trạng khô và kích ứng âm đạo. Bổ sung
thực phẩm giàu vitamin C giúp tăng cường hệ miễn dịch, hỗ trợ cơ thể trong việc
phòng ngừa và điều trị viêm phụ khoa. Các thực phẩm giàu vitamin C bao gồm cam,
chanh, kiwi và dâu tây. Bổ sung tỏi và thực phẩm kháng khuẩn tự nhiên, có thể
giúp ngăn ngừa nhiễm trùng âm đạo. Phòng ngừa viêm phụ khoa Để phòng ngừa viêm
phụ khoa, các chị em cần chú ý một số điểm sau: Giữ vệ sinh vùng kín đúng cách:
Rửa nhẹ nhàng vùng kín bằng nước sạch hoặc dung dịch vệ sinh phù hợp có pH cân
bằng. Lau từ trước ra sau sau khi đi vệ sinh để tránh vi khuẩn từ hậu môn lây
lan lên âm đạo. Tránh thụt rửa âm đạo: Thụt rửa có thể làm mất cân bằng vi khuẩn
tự nhiên trong âm đạo, gây viêm nhiễm hoặc làm tình trạng viêm phụ khoa nặng hơn.
Sử dụng quần lót thoáng khí: Chọn quần lót bằng cotton, tránh mặc quần lót chật
hoặc quần ẩm ướt để giảm thiểu nguy cơ nhiễm nấm và vi khuẩn. Quan hệ tình dục
an toàn: Sử dụng bao cao su khi quan hệ tình dục và tránh quan hệ với nhiều bạn
tình để giảm nguy cơ lây nhiễm bệnh qua đường tình dục. Tránh sử dụng băng vệ
sinh, tampon hoặc khăn lau chứa hương liệu có thể gây kích ứng. Đảm bảo thay băng
vệ sinh và tampon thường xuyên trong kỳ kinh. Tránh căng thẳng: Thực hành các
kỹ thuật giảm căng thẳng như thiền, yoga, hoặc tập thể dục thường xuyên. Chế độ
ăn uống cân bằng, giảm đường và thực phẩm chế biến sẵn, tăng cường bổ sung probiotic,
giữ tinh thần thoải mái, và tránh căng thẳng. Bổ sung lợi khuẩn probiotic'
- "Mô tả ngắn:\nThuốc Otibone Plus của Công ty Cổ phần Dược phẩm Boston Việt Nam,\
\ thành phần chính là Natri chondroitin sulfat, Glucosamin HCl, Methyl sulfonyl\
\ methan. Thuốc có tác dụng giảm các triệu chứng của thoái hóa khớp gối nhẹ và\
\ trung bình. \n Thuốc Otibone Plus được bào chế dạng viên nén bao phim, đóng\
\ gói theo quy cách hộp 3 vỉ x 10 viên bao phim, hộp 6 vỉ x 10 viên bao phim.\n\
Thành phần:\nGlucosamine: 500mg\nChondroitin: 400mg\nMSM: 167mg\nChỉ định:\nThuốc\
\ Otibone Plus dùng điều trị giảm các triệu chứng của thoái hóa khớp gối nhẹ và\
\ trung bình."
- 'Mô tả ngắn:
Thuốc Ravenell-62,5 là sản phẩm của Công ty Cổ phần Dược phẩm Đạt Vi Phú chứa
hoạt chất Bosentan (dưới dạng Bosentan monohydrat) dùng điều trị tăng áp lực động
mạch phổi (PAH) để cải thiện khả năng gắng sức và triệu chứng ở bệnh nhân độ III
theo phân loại của WHO.
Thành phần:
Bosentan: 62.5mg
Chỉ định:
Thuốc Ravenell-62,5 chỉ định điều trị tăng áp lực động mạch phổi (PAH) để cải
thiện khả năng gắng sức và triệu chứng ở bệnh nhân độ III theo phân loại của WHO.
Hiệu quả đã được chứng minh trong:
Tăng áp lực động mạch phổi tiên phát (vô căn hoặc di truyền). Tăng áp lực động
mạch phổi thứ phát do xơ cứng bì mà không có bệnh phổi kẽ nặng.
Đã ghi nhận bosentan cho một số tác dụng cải thiện ở bệnh nhân bị tăng áp lực
động mạch phổi độ II theo phân loại WHO.
Bosentan cũng được chỉ định để giảm số lượng vết loét ngón tay/chân mới ở bệnh
nhân xơ cứng bì toàn thể và vết loét ngón tay/chân đang tiến triển.'
model-index:
- name: SentenceTransformer based on vinai/phobert-base-v2
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: Unknown
type: unknown
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.5306793279766253
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@2
value: 0.6227173119065011
name: Cosine Accuracy@2
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.7363038714390066
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.8080715850986121
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_accuracy@100
value: 0.9702337472607743
name: Cosine Accuracy@100
- type: cosine_precision@1
value: 0.5306793279766253
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@2
value: 0.3113586559532506
name: Cosine Precision@2
- type: cosine_precision@5
value: 0.1472607742878013
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.0808071585098612
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_precision@100
value: 0.009702337472607741
name: Cosine Precision@100
- type: cosine_recall@1
value: 0.5306793279766253
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@2
value: 0.6227173119065011
name: Cosine Recall@2
- type: cosine_recall@5
value: 0.7363038714390066
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.8080715850986121
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_recall@100
value: 0.9702337472607743
name: Cosine Recall@100
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.6629885947922608
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@1
value: 0.5306793279766253
name: Cosine Mrr@1
- type: cosine_mrr@2
value: 0.5766983199415632
name: Cosine Mrr@2
- type: cosine_mrr@5
value: 0.6077489651813983
name: Cosine Mrr@5
- type: cosine_mrr@10
value: 0.6172970509119163
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_mrr@100
value: 0.6244975627932318
name: Cosine Mrr@100
- type: cosine_map@100
value: 0.6244975627932318
name: Cosine Map@100
- type: dot_accuracy@1
value: 0.5080350620891162
name: Dot Accuracy@1
- type: dot_accuracy@2
value: 0.6073776479181885
name: Dot Accuracy@2
- type: dot_accuracy@5
value: 0.7235208181154127
name: Dot Accuracy@5
- type: dot_accuracy@10
value: 0.7983929875821768
name: Dot Accuracy@10
- type: dot_accuracy@100
value: 0.970781592403214
name: Dot Accuracy@100
- type: dot_precision@1
value: 0.5080350620891162
name: Dot Precision@1
- type: dot_precision@2
value: 0.30368882395909425
name: Dot Precision@2
- type: dot_precision@5
value: 0.14470416362308253
name: Dot Precision@5
- type: dot_precision@10
value: 0.07983929875821766
name: Dot Precision@10
- type: dot_precision@100
value: 0.009707815924032139
name: Dot Precision@100
- type: dot_recall@1
value: 0.5080350620891162
name: Dot Recall@1
- type: dot_recall@2
value: 0.6073776479181885
name: Dot Recall@2
- type: dot_recall@5
value: 0.7235208181154127
name: Dot Recall@5
- type: dot_recall@10
value: 0.7983929875821768
name: Dot Recall@10
- type: dot_recall@100
value: 0.970781592403214
name: Dot Recall@100
- type: dot_ndcg@10
value: 0.6471799204598053
name: Dot Ndcg@10
- type: dot_mrr@1
value: 0.5080350620891162
name: Dot Mrr@1
- type: dot_mrr@2
value: 0.5577063550036523
name: Dot Mrr@2
- type: dot_mrr@5
value: 0.5894691989286586
name: Dot Mrr@5
- type: dot_mrr@10
value: 0.5994910692545828
name: Dot Mrr@10
- type: dot_mrr@100
value: 0.6071622646317102
name: Dot Mrr@100
- type: dot_map@100
value: 0.6071622646317109
name: Dot Map@100
---
# SentenceTransformer based on vinai/phobert-base-v2
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [vinai/phobert-base-v2](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2). 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](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2) <!-- at revision e2375d266bdf39c6e8e9a87af16a5da3190b0cc8 -->
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### 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("meandyou200175/phobert_ContrastiveLoss")
# Run inference
sentences = [
'Chế độ sinh hoạt & phòng ngừa viêm phụ khoa',
'Chế độ sinh hoạt & phòng ngừa viêm phụ khoa Những thói quen sinh hoạt có thể giúp bạn hạn chế diễn tiến của viêm phụ khoa Chế độ sinh hoạt: Giữ vệ sinh vùng kín đúng cách, ưu tiên dùng nước sạch hoặc dung dịch vệ sinh phù hợp có pH cân bằng. Tránh thụt rửa âm đạo làm mất cân bằng vi khuẩn tự nhiên trong âm đạo, gây viêm nhiễm hoặc làm tình trạng viêm phụ khoa nặng hơn. Sử dụng quần lót thoáng khí: Chọn quần lót bằng cotton, tránh mặc quần lót chật hoặc quần ẩm ướt để giảm thiểu nguy cơ nhiễm nấm và vi khuẩn. Tạm ngừng quan hệ tình dục trong thời gian điều trị viêm phụ khoa. Tránh sử dụng băng vệ sinh, tampon hoặc khăn lau chứa hương liệu có thể gây kích ứng. Đảm bảo thay băng vệ sinh và tampon thường xuyên trong kỳ kinh. Tránh căng thẳng vì stress làm suy yếu hệ miễn dịch, khiến cơ thể khó chống lại vi khuẩn và nấm gây bệnh. Vệ sinh vùng kín đúng cách Chế độ dinh dưỡng: Tăng cường thực phẩm giàu probiotic như sữa chua, kefir, miso và kim chi chứa lợi khuẩn giúp cân bằng hệ vi sinh trong cơ thể, đặc biệt là trong âm đạo. Bổ sung thực phẩm chứa chất chống viêm như cá hồi, dầu ô liu, quả óc chó và hạt chia giàu omega-3 có tác dụng giảm viêm, hỗ trợ cơ thể chống lại các tác nhân gây viêm nhiễm. Hạn chế chất bột đường vì có thể thúc đẩy sự phát triển của nấm Candida gây nhiễm nấm âm đạo. Tránh đồ ngọt, bánh mì trắng và thực phẩm chế biến sẵn. Uống đủ nước giúp cơ thể thanh lọc và loại bỏ các độc tố, đồng thời duy trì độ ẩm tự nhiên của vùng kín, ngăn ngừa tình trạng khô và kích ứng âm đạo. Bổ sung thực phẩm giàu vitamin C giúp tăng cường hệ miễn dịch, hỗ trợ cơ thể trong việc phòng ngừa và điều trị viêm phụ khoa. Các thực phẩm giàu vitamin C bao gồm cam, chanh, kiwi và dâu tây. Bổ sung tỏi và thực phẩm kháng khuẩn tự nhiên, có thể giúp ngăn ngừa nhiễm trùng âm đạo. Phòng ngừa viêm phụ khoa Để phòng ngừa viêm phụ khoa, các chị em cần chú ý một số điểm sau: Giữ vệ sinh vùng kín đúng cách: Rửa nhẹ nhàng vùng kín bằng nước sạch hoặc dung dịch vệ sinh phù hợp có pH cân bằng. Lau từ trước ra sau sau khi đi vệ sinh để tránh vi khuẩn từ hậu môn lây lan lên âm đạo. Tránh thụt rửa âm đạo: Thụt rửa có thể làm mất cân bằng vi khuẩn tự nhiên trong âm đạo, gây viêm nhiễm hoặc làm tình trạng viêm phụ khoa nặng hơn. Sử dụng quần lót thoáng khí: Chọn quần lót bằng cotton, tránh mặc quần lót chật hoặc quần ẩm ướt để giảm thiểu nguy cơ nhiễm nấm và vi khuẩn. Quan hệ tình dục an toàn: Sử dụng bao cao su khi quan hệ tình dục và tránh quan hệ với nhiều bạn tình để giảm nguy cơ lây nhiễm bệnh qua đường tình dục. Tránh sử dụng băng vệ sinh, tampon hoặc khăn lau chứa hương liệu có thể gây kích ứng. Đảm bảo thay băng vệ sinh và tampon thường xuyên trong kỳ kinh. Tránh căng thẳng: Thực hành các kỹ thuật giảm căng thẳng như thiền, yoga, hoặc tập thể dục thường xuyên. Chế độ ăn uống cân bằng, giảm đường và thực phẩm chế biến sẵn, tăng cường bổ sung probiotic, giữ tinh thần thoải mái, và tránh căng thẳng. Bổ sung lợi khuẩn probiotic',
'Mô tả ngắn:\nThuốc Ravenell-62,5 là sản phẩm của Công ty Cổ phần Dược phẩm Đạt Vi Phú chứa hoạt chất Bosentan (dưới dạng Bosentan monohydrat) dùng điều trị tăng áp lực động mạch phổi (PAH) để cải thiện khả năng gắng sức và triệu chứng ở bệnh nhân độ III theo phân loại của WHO.\nThành phần:\nBosentan: 62.5mg\nChỉ định:\nThuốc Ravenell-62,5 chỉ định điều trị tăng áp lực động mạch phổi (PAH) để cải thiện khả năng gắng sức và triệu chứng ở bệnh nhân độ III theo phân loại của WHO. Hiệu quả đã được chứng minh trong:\nTăng áp lực động mạch phổi tiên phát (vô căn hoặc di truyền). Tăng áp lực động mạch phổi thứ phát do xơ cứng bì mà không có bệnh phổi kẽ nặng.\nĐã ghi nhận bosentan cho một số tác dụng cải thiện ở bệnh nhân bị tăng áp lực động mạch phổi độ II theo phân loại WHO.\nBosentan cũng được chỉ định để giảm số lượng vết loét ngón tay/chân mới ở bệnh nhân xơ cứng bì toàn thể và vết loét ngón tay/chân đang tiến triển.',
]
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.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Information Retrieval
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | Value |
|:---------------------|:-----------|
| cosine_accuracy@1 | 0.5307 |
| cosine_accuracy@2 | 0.6227 |
| cosine_accuracy@5 | 0.7363 |
| cosine_accuracy@10 | 0.8081 |
| cosine_accuracy@100 | 0.9702 |
| cosine_precision@1 | 0.5307 |
| cosine_precision@2 | 0.3114 |
| cosine_precision@5 | 0.1473 |
| cosine_precision@10 | 0.0808 |
| cosine_precision@100 | 0.0097 |
| cosine_recall@1 | 0.5307 |
| cosine_recall@2 | 0.6227 |
| cosine_recall@5 | 0.7363 |
| cosine_recall@10 | 0.8081 |
| cosine_recall@100 | 0.9702 |
| cosine_ndcg@10 | 0.663 |
| cosine_mrr@1 | 0.5307 |
| cosine_mrr@2 | 0.5767 |
| cosine_mrr@5 | 0.6077 |
| cosine_mrr@10 | 0.6173 |
| cosine_mrr@100 | 0.6245 |
| **cosine_map@100** | **0.6245** |
| dot_accuracy@1 | 0.508 |
| dot_accuracy@2 | 0.6074 |
| dot_accuracy@5 | 0.7235 |
| dot_accuracy@10 | 0.7984 |
| dot_accuracy@100 | 0.9708 |
| dot_precision@1 | 0.508 |
| dot_precision@2 | 0.3037 |
| dot_precision@5 | 0.1447 |
| dot_precision@10 | 0.0798 |
| dot_precision@100 | 0.0097 |
| dot_recall@1 | 0.508 |
| dot_recall@2 | 0.6074 |
| dot_recall@5 | 0.7235 |
| dot_recall@10 | 0.7984 |
| dot_recall@100 | 0.9708 |
| dot_ndcg@10 | 0.6472 |
| dot_mrr@1 | 0.508 |
| dot_mrr@2 | 0.5577 |
| dot_mrr@5 | 0.5895 |
| dot_mrr@10 | 0.5995 |
| dot_mrr@100 | 0.6072 |
| dot_map@100 | 0.6072 |
<!--
## 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
#### Unnamed Dataset
* Size: 87,608 training samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | sentence1 | sentence2 | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 6 tokens</li><li>mean: 75.42 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 188.29 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~50.00%</li><li>1: ~50.00%</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | label |
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Em bị 1 vết sưng tấy đường kính khoảng 2 cm hồng hồng ở vùng da thịt mông, nó không phải mụn nhọt, nó giống vết bị côn trùng cắt, không sưng u mà giống như miếng thịt sần sùi nhấp nhô. Không đau lắm, nhưng rờ vô thì cứng cứng đau nhói. Nằm ở vùng da mông không có gần hậu môn. Lúc trước nó xuất hiện rồi lại biến mất. Mỗi lần đi ngoài táo bón là hình như nó xuất hiện. BS coi giùm em nó bị gì, em hơi lo lắng. Em cảm ơn.
<br>
<br>(Hoàng Bảo - Đồng Nai)</code> | <code> Chào em Bảo, Sang thương da của em gồ trên bề mặt da, xù xì, tái đi tái lại nhiều lần. Với tính chất này thì ít nghĩ đến trường hợp dị ứng da thông thường. Do sang thương gồ và cứng nhiều khả năng cần sinh thiết da mới biết rõ bản chất để loại trừ nguyên nhân bệnh ở da. Không rõ hiện tại em có còn sang thương trên da hay không. Nếu vẫn còn thì em đừng ngại, hãy đến khám BS da liễu để tìm ra bệnh và điều trị đúng cách. Thân mến! </code> | <code>1</code> |
| <code>Em bị 1 vết sưng tấy đường kính khoảng 2 cm hồng hồng ở vùng da thịt mông, nó không phải mụn nhọt, nó giống vết bị côn trùng cắt, không sưng u mà giống như miếng thịt sần sùi nhấp nhô. Không đau lắm, nhưng rờ vô thì cứng cứng đau nhói. Nằm ở vùng da mông không có gần hậu môn. Lúc trước nó xuất hiện rồi lại biến mất. Mỗi lần đi ngoài táo bón là hình như nó xuất hiện. BS coi giùm em nó bị gì, em hơi lo lắng. Em cảm ơn.
<br>
<br>(Hoàng Bảo - Đồng Nai)</code> | <code> Thanh thân mến, Mô tả của em khá sơ sài, không thể dựa vào cảm nhận mà biết là hay do nguyên nhân nào khác được. Em có thể chụp hình tổn thương gửi về chương trình, mô tả kĩ hơn về thời gian đau, hoàn cảnh khởi phát, tính chất đau, hướng lan cũng như những bệnh lý liên quan để BS tư vấn cụ thể hơn, em nhé! Trân trọng!</code> | <code>0</code> |
| <code>Chào AloBacsi,
<br>
<br>Em 22 tuổi bị u tuyến yên, phát hiện bệnh năm 2013 với kích thước 9*11*13mm, prolactin 9933, đã dùng thuốc Doxtinex. Tháng 6/2014 đã mổ nội soi lấy u tại BV Việt Đức. Sau mổ 1 tháng và dùng thuốc Doxtinex (4 viên), em tái khám prolactin 66, BS dặn tiếp tục dùng thuốc, 3 tháng khám lại.
<br>
<br>AloBacsi ơi, trong quá trình dùng thuốc thì dấu hiệu nào nên đi khám ngay ạ? Em chân thành cám ơn! (Ho Van Anh - Bắc Ninh)</code> | <code>- nguồn internet Bạn Anh thân mến, Qua các thông tin bạn cung cấp thì có khả năng bạn bị tiết Prolactin, kích thước khối u này khá lớn, có nhiều khả năng bệnh sẽ tái phát (khi mổ, phẫu thuật viên không thể lấy hết khối u được). BS dặn bạn tái khám là đúng và trong khi đang uống thuốc mà xuất hiện các tác dụng phụ của thuốc hay bệnh tái phát thì bạn nên khám lại ngay. Các tác dụng phụ của Doxtinex có thể gặp: buồn nôn, nôn, choáng váng đau dầu, mệt mỏi, táo bón,… Hay các biểu hiện bênh tái phát như: tiết sữa bất thường (mà không có thai), không có kinh, kinh ít hay vô sinh, giảm ham muốn tình dục,… lúc đó, bạn cần tái khám ngay để đo nồng độ Prolactin. Chào bạn và chúc bạn luôn vui, khỏe.</code> | <code>1</code> |
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
"margin": 0.5,
"size_average": true
}
```
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 10,952 evaluation samples
* Columns: <code>sentence1</code>, <code>sentence2</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | sentence1 | sentence2 | label |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 5 tokens</li><li>mean: 79.68 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 186.71 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~50.00%</li><li>1: ~50.00%</li></ul> |
* Samples:
| sentence1 | sentence2 | label |
|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Nguyên nhân viêm xoang</code> | <code>Nguyên nhân viêm xoang Nguyên nhân dẫn đến Viêm xoang Virus: Đa số các trường hợp bị viêm xoang là do chứng cảm lạnh thông thường với sự xâm nhập của các virus đến các xoang. Cảm lạnh có thể dẫn đến viêm xoang bởi lẽ mũi của người bệnh lúc này dễ bị kích ứng trước sự tấn công của các virus gây bệnh làm sung huyết các mô mũi, chặn bít các lỗ thông thường dẫn lưu xoang. Một số virus gây bệnh điển hình: Rhinoviruses; Adenovirus; Virus parainfluenza ở người; Virus hợp bào đường hô hấp; Enterovirus. Vi khuẩn: Khoảng 10% bệnh nhân bị viêm xoang do vi khuẩn. Nếu bị cảm lạnh và không có dấu hiệu thuyên giảm sau 10 – 15 ngày nguyên nhân có thể do vi khuẩn khu trú trong các khoang mũi họng, khi cơ thể gặp vấn đề về sức khỏe, chúng sẽ phát triển và gây bệnh. Cảm lạnh sau một thời gian sẽ biến chứng thành viêm xoang. Một số vi khuẩn gây bệnh điển hình: Haemophilus influenzae; Streptococcus pneumoniae ; Trực khuẩn mủ xanh ( P.aeruginosa ); E.coli ; Cầu khuẩn (tụ cầu và liên cầu); Klebsiella; Moraxella catarrhalis. Nấm: Nhiễm trùng xoang thường gặp ở người có hệ miễn dịch yếu nhưng người khỏe mạnh cũng không nằm ngoài nguy cơ. Aspergillus là loại nấm phổ biến gây viêm xoang. Khi hệ thống miễn dịch suy yếu, nấm có cơ hội phát triển, đặc biệt là trong môi trường ẩm và tối tăm như các xoang. Dị ứng: Người bị viêm xoang do dị ứng có xu hướng bị nặng hơn so với bệnh nhân mắc bệnh do yếu tố khác. Vì vậy, nếu cơ địa dễ bị mẫn cảm với phấn hoa, lông vật nuôi, nấm mốc, bụi bẩn, nước hoa… hãy tránh xa những thứ này. Polyp mũi: Polyp mũi là những u nhỏ lành tính phát triển từ các mô mũi hoặc xoang, khiến các hốc xoang bị tắc nghẽn, ngăn cản dịch mũi chảy ra và gây nhiễm trùng xoang. Những u nhỏ này cũng có thể hạn chế đường dẫn khí, gây đau đầu, giảm độ nhạy của khứu giác. Một số nguyên nhân khác: Ô nhiễm không khí; Lạm dụng các chất kích thích như rượu, bia, thuốc lá; Lạm dụng thuốc xịt mũi; Sự thay đổi đột ngột của áp suất không khí như khi đi máy bay, lặn sâu dưới biển; Ảnh hưởng từ các cuộc tiểu phẫu vùng mũi hoặc do biến chứng của việc tác động vật lý lên vùng mũi; Viêm mũi dị ứng ; Bất thường cấu trúc mũi.</code> | <code>1</code> |
| <code>Nguyên nhân viêm xoang</code> | <code>Nguyên nhân viêm khớp vai Nguyên nhân dẫn đến viêm khớp vai Viêm khớp vai được chia thành nhiều loại, trong đó có 5 loại viêm khớp vai thường gặp nhất. Tùy thuộc vào loại viêm khớp vai mà có các nguyên nhân khác nhau, và tồn tại một số nguyên nhân gây viêm khớp vai vẫn chưa được biết rõ. Thoái hóa khớp vai Thoái hóa có thể ảnh hưởng đến các vị trí khớp như gối, háng, bàn tay và khớp vai của bạn. Tương tự như ở khớp gối, thoái hóa khớp vai là tình trạng hao mòn liên quan đến tiến trình lão hóa. Bên cạnh tuổi tác, các yếu tố di truyền, chấn thương hay tư thế gây áp lực lên khớp lâu ngày cũng sẽ thúc đẩy quá trình thoái hóa. Thoái hóa khớp gây ra sự phá hủy sụn bảo vệ khớp, sụn sẽ bị bào mòn và dần dần mất đi. Các triệu chứng có thể gặp phải là đau, hạn chế vận động và cứng khớp. Nếu không được điều trị, tình trạng có thể nặng dần theo thời gian, gây yếu cơ, mất vững và mất cử động khớp vai. Viêm khớp dạng thấp Viêm khớp dạng thấp là bệnh lý tự miễn có thể dẫn đến viêm khớp vai. Thông thường, viêm khớp dạng thấp sẽ ảnh hưởng ở cả hai bên cơ thể, nên khả năng bạn sẽ bị viêm cả hai bên vai. Đồng thời, bạn có thể gặp các triệu chứng khác kèm theo: Đau, nóng, sưng tại khớp vai. Cảm giác cứng khớp vai, đặc biệt là vào buổi sáng. Các nốt thấp: Là những vết sưng hình thành dưới da tại các bề mặt chịu áp lực như khuỷu tay, khớp ngón tay hoặc khớp vai. Mệt mỏi , sụt cân, sốt. Sụt cân có thể là một trong những dấu hiệu của viêm khớp dạng thấp Tình trạng viêm khớp dạng thấp nếu không được chẩn đoán và điều trị, lâu ngày có thể gây bào mòn xương và biến dạng khớp vai. Viêm khớp vai sau chấn thương Nếu bạn từng gãy xương hay trật khớp vai, bạn có thể sẽ gặp phải một tình trạng viêm khớp vai được gọi là viêm khớp sau chấn thương. Thông thường, cơ thể có thể sẽ tự hồi phục tình trạng viêm khớp sau chấn thương. Tuy nhiên, tình trạng này có thể trở thành mãn tính nếu triệu chứng kéo dài hơn 6 tháng. Hoại tử vô mạch Hoại tử vô mạch, hay còn gọi là hoại tử xương, hầu hết sẽ ảnh hưởng đến khớp háng (xương đùi). Tuy nhiên, tình trạng này có thể ảnh hưởng đến bất kỳ xương nào, trong đó có xương cánh tay, từ đó dẫn đến viêm khớp vai. Hoại tử vô mạch là tình trạng phát sinh do có sự gián đoạn trong việc cung cấp máu cho xương. Nguyên nhân gây hoại tử vô mạch có thể khác nhau như sử dụng nhiều corticoid, uống nhiều rượu, chấn thương vùng vai, bệnh hồng cầu hình liềm hay vô căn (không có nguyên nhân). Nếu không điều trị, tình trạng hoại tử vô mạch sẽ dẫn đến tổn thương xương, có thể cần phải can thiệp phẫu thuật. Bệnh lý rách chóp xoay Xương bả vai và phần trên của xương cánh tay được nối với nhau qua một tập hợp các gân và cơ được gọi là nhóm cơ chóp xoay. Khi các gân cơ chóp xoay bị rách (phổ biến nhất là do chấn thương), sẽ gây mất áp lực, chuyển động và sự ổn định ở vai. Nếu các vết rách không lành lại, hoặc vết rách quá lớn, sẽ dẫn đến tổn thương sụn và xương, từ đó dẫn đến bệnh lý viêm khớp vai do rách chóp xoay. Rách chóp xoay có thể gây viêm khớp vai Tình trạng viêm khớp vai do rách chóp xoay có thể dẫn đến đau dữ dội và suy nhược nếu không được điều trị. Đối phó với nguyên nhân, tránh biến chứng: Nguyên nhân đau mỏi 2 khớp vai thường gặp?</code> | <code>0</code> |
| <code>Dạ xin chào bác sĩ,Tôi 71 tuổi, có bệnh cao huyết áp, giãn phế quản do viêm phế quản mãn tính. Tôi có một thắc mắc hỏi và xin được bác sĩ tư vấn cho ạ. Vào đầu năm 1989 tôi bị sốt do cảm cúm, đã uống 2 viên Paracetamol 500mg, có chích thêm Vitamin C đường tĩnh mạch. Sau đó tôi đã bị choáng và ngất phải nhập viện cấp cứu. Kết luận lúc ra viện là bị sốc phản vệ Vitamin C. Xin bác sĩ tư vấn cho tôi có thể chích vắc xin ngừa COVID-19 không ạ? Xin cảm ơn bác sĩ.</code> | <code>Hình minh họa Chào bác, Theo Hướng dẫn sàng lọc trước tiêm chủng vắc xin phòng COVID-19 của Bộ Y tế, những trường hợp có tiền sử dị ứng nặng (phản vệ từ độ 2 trở lên) do mọi nguyên nhân đều không được chỉ định tiêm vắc xin phòng COVID-19. Và trường hợp của bác là rơi vào tình huống này, lớn tuổi, có bệnh lý nền nặng, tiền căn thì có sốc phản vệ với vitamin C, cho nên bác sẽ được trì hoãn tiêm vắc xin phòng COVID-19 trong chiến dịch tiêm vắc xin ngoài cộng đồng hiện nay, bác nhé.</code> | <code>1</code> |
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
```json
{
"distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
"margin": 0.5,
"size_average": true
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 2e-05
- `num_train_epochs`: 5
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `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`: 16
- `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`: 5
- `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
</details>
### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | cosine_map@100 |
|:------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|:--------------:|
| 0 | 0 | - | - | 0.1388 |
| 0.0183 | 100 | 0.0316 | - | - |
| 0.0365 | 200 | 0.0255 | - | - |
| 0.0548 | 300 | 0.016 | - | - |
| 0.0730 | 400 | 0.0115 | - | - |
| 0.0913 | 500 | 0.0098 | - | - |
| 0.1096 | 600 | 0.0085 | - | - |
| 0.1278 | 700 | 0.0086 | - | - |
| 0.1461 | 800 | 0.0078 | - | - |
| 0.1644 | 900 | 0.0077 | - | - |
| 0.1826 | 1000 | 0.0073 | - | - |
| 0.2009 | 1100 | 0.0069 | - | - |
| 0.2191 | 1200 | 0.0073 | - | - |
| 0.2374 | 1300 | 0.0066 | - | - |
| 0.2557 | 1400 | 0.0067 | - | - |
| 0.2739 | 1500 | 0.0066 | - | - |
| 0.2922 | 1600 | 0.0066 | - | - |
| 0.3104 | 1700 | 0.0068 | - | - |
| 0.3287 | 1800 | 0.0057 | - | - |
| 0.3470 | 1900 | 0.0059 | - | - |
| 0.3652 | 2000 | 0.0065 | - | - |
| 0.3835 | 2100 | 0.006 | - | - |
| 0.4018 | 2200 | 0.006 | - | - |
| 0.4200 | 2300 | 0.0057 | - | - |
| 0.4383 | 2400 | 0.0054 | - | - |
| 0.4565 | 2500 | 0.0057 | - | - |
| 0.4748 | 2600 | 0.0057 | - | - |
| 0.4931 | 2700 | 0.0053 | - | - |
| 0.5113 | 2800 | 0.0056 | - | - |
| 0.5296 | 2900 | 0.0051 | - | - |
| 0.5478 | 3000 | 0.0056 | - | - |
| 0.5661 | 3100 | 0.0059 | - | - |
| 0.5844 | 3200 | 0.0052 | - | - |
| 0.6026 | 3300 | 0.0051 | - | - |
| 0.6209 | 3400 | 0.0051 | - | - |
| 0.6392 | 3500 | 0.0054 | - | - |
| 0.6574 | 3600 | 0.0054 | - | - |
| 0.6757 | 3700 | 0.0049 | - | - |
| 0.6939 | 3800 | 0.0049 | - | - |
| 0.7122 | 3900 | 0.0053 | - | - |
| 0.7305 | 4000 | 0.0047 | - | - |
| 0.7487 | 4100 | 0.0045 | - | - |
| 0.7670 | 4200 | 0.0048 | - | - |
| 0.7852 | 4300 | 0.0045 | - | - |
| 0.8035 | 4400 | 0.0045 | - | - |
| 0.8218 | 4500 | 0.0044 | - | - |
| 0.8400 | 4600 | 0.0044 | - | - |
| 0.8583 | 4700 | 0.0047 | - | - |
| 0.8766 | 4800 | 0.0045 | - | - |
| 0.8948 | 4900 | 0.0045 | - | - |
| 0.9131 | 5000 | 0.005 | - | - |
| 0.9313 | 5100 | 0.0047 | - | - |
| 0.9496 | 5200 | 0.0048 | - | - |
| 0.9679 | 5300 | 0.0043 | - | - |
| 0.9861 | 5400 | 0.0042 | - | - |
| 1.0044 | 5500 | 0.0043 | - | - |
| 1.0226 | 5600 | 0.0045 | - | - |
| 1.0409 | 5700 | 0.0043 | - | - |
| 1.0592 | 5800 | 0.0041 | - | - |
| 1.0774 | 5900 | 0.0039 | - | - |
| 1.0957 | 6000 | 0.0036 | - | - |
| 1.1140 | 6100 | 0.004 | - | - |
| 1.1322 | 6200 | 0.0043 | - | - |
| 1.1505 | 6300 | 0.0036 | - | - |
| 1.1687 | 6400 | 0.004 | - | - |
| 1.1870 | 6500 | 0.0033 | - | - |
| 1.2053 | 6600 | 0.0038 | - | - |
| 1.2235 | 6700 | 0.0041 | - | - |
| 1.2418 | 6800 | 0.0037 | - | - |
| 1.2600 | 6900 | 0.0037 | - | - |
| 1.2783 | 7000 | 0.0035 | - | - |
| 1.2966 | 7100 | 0.0036 | - | - |
| 1.3148 | 7200 | 0.0038 | - | - |
| 1.3331 | 7300 | 0.003 | - | - |
| 1.3514 | 7400 | 0.0034 | - | - |
| 1.3696 | 7500 | 0.0036 | - | - |
| 1.3879 | 7600 | 0.0033 | - | - |
| 1.4061 | 7700 | 0.0034 | - | - |
| 1.4244 | 7800 | 0.0031 | - | - |
| 1.4427 | 7900 | 0.0031 | - | - |
| 1.4609 | 8000 | 0.003 | - | - |
| 1.4792 | 8100 | 0.003 | - | - |
| 1.4974 | 8200 | 0.003 | - | - |
| 1.5157 | 8300 | 0.0028 | - | - |
| 1.5340 | 8400 | 0.0029 | - | - |
| 1.5522 | 8500 | 0.0031 | - | - |
| 1.5705 | 8600 | 0.0031 | - | - |
| 1.5888 | 8700 | 0.0031 | - | - |
| 1.6070 | 8800 | 0.0027 | - | - |
| 1.6253 | 8900 | 0.003 | - | - |
| 1.6435 | 9000 | 0.0029 | - | - |
| 1.6618 | 9100 | 0.0028 | - | - |
| 1.6801 | 9200 | 0.0027 | - | - |
| 1.6983 | 9300 | 0.0025 | - | - |
| 1.7166 | 9400 | 0.0029 | - | - |
| 1.7348 | 9500 | 0.0027 | - | - |
| 1.7531 | 9600 | 0.0025 | - | - |
| 1.7714 | 9700 | 0.0025 | - | - |
| 1.7896 | 9800 | 0.0023 | - | - |
| 1.8079 | 9900 | 0.0024 | - | - |
| 1.8262 | 10000 | 0.0024 | - | - |
| 1.8444 | 10100 | 0.0023 | - | - |
| 1.8627 | 10200 | 0.0026 | - | - |
| 1.8809 | 10300 | 0.0024 | - | - |
| 1.8992 | 10400 | 0.0027 | - | - |
| 1.9175 | 10500 | 0.003 | - | - |
| 1.9357 | 10600 | 0.0027 | - | - |
| 1.9540 | 10700 | 0.0027 | - | - |
| 1.9722 | 10800 | 0.0024 | - | - |
| 1.9905 | 10900 | 0.0025 | - | - |
| 2.0088 | 11000 | 0.0025 | - | - |
| 2.0270 | 11100 | 0.0025 | - | - |
| 2.0453 | 11200 | 0.0023 | - | - |
| 2.0636 | 11300 | 0.0024 | - | - |
| 2.0818 | 11400 | 0.0021 | - | - |
| 2.1001 | 11500 | 0.0023 | - | - |
| 2.1183 | 11600 | 0.0021 | - | - |
| 2.1366 | 11700 | 0.0026 | - | - |
| 2.1549 | 11800 | 0.002 | - | - |
| 2.1731 | 11900 | 0.0023 | - | - |
| 2.1914 | 12000 | 0.0021 | - | - |
| 2.2096 | 12100 | 0.0022 | - | - |
| 2.2279 | 12200 | 0.0025 | - | - |
| 2.2462 | 12300 | 0.002 | - | - |
| 2.2644 | 12400 | 0.0023 | - | - |
| 2.2827 | 12500 | 0.002 | - | - |
| 2.3009 | 12600 | 0.0021 | - | - |
| 2.3192 | 12700 | 0.0022 | - | - |
| 2.3375 | 12800 | 0.0018 | - | - |
| 2.3557 | 12900 | 0.002 | - | - |
| 2.3740 | 13000 | 0.0023 | - | - |
| 2.3923 | 13100 | 0.0021 | - | - |
| 2.4105 | 13200 | 0.0018 | - | - |
| 2.4288 | 13300 | 0.002 | - | - |
| 2.4470 | 13400 | 0.0018 | - | - |
| 2.4653 | 13500 | 0.0018 | 0.0030 | 0.6298 |
| 2.4836 | 13600 | 0.0019 | - | - |
| 2.5018 | 13700 | 0.002 | - | - |
| 2.5201 | 13800 | 0.0017 | - | - |
| 2.5383 | 13900 | 0.0018 | - | - |
| 2.5566 | 14000 | 0.0019 | - | - |
| 2.5749 | 14100 | 0.0018 | - | - |
| 2.5931 | 14200 | 0.0019 | - | - |
| 2.6114 | 14300 | 0.0018 | - | - |
| 2.6297 | 14400 | 0.002 | - | - |
| 2.6479 | 14500 | 0.002 | - | - |
| 2.6662 | 14600 | 0.0019 | - | - |
| 2.6844 | 14700 | 0.0016 | - | - |
| 2.7027 | 14800 | 0.0017 | - | - |
| 2.7210 | 14900 | 0.0019 | - | - |
| 2.7392 | 15000 | 0.0017 | - | - |
| 2.7575 | 15100 | 0.0016 | - | - |
| 2.7757 | 15200 | 0.0016 | - | - |
| 2.7940 | 15300 | 0.0014 | - | - |
| 2.8123 | 15400 | 0.0014 | - | - |
| 2.8305 | 15500 | 0.0014 | - | - |
| 2.8488 | 15600 | 0.0016 | - | - |
| 2.8671 | 15700 | 0.0016 | - | - |
| 2.8853 | 15800 | 0.0016 | - | - |
| 2.9036 | 15900 | 0.0017 | - | - |
| 2.9218 | 16000 | 0.0018 | - | - |
| 2.9401 | 16100 | 0.0019 | - | - |
| 2.9584 | 16200 | 0.0017 | - | - |
| 2.9766 | 16300 | 0.0015 | - | - |
| 2.9949 | 16400 | 0.0017 | - | - |
| 3.0131 | 16500 | 0.0016 | - | - |
| 3.0314 | 16600 | 0.0015 | - | - |
| 3.0497 | 16700 | 0.0015 | - | - |
| 3.0679 | 16800 | 0.0016 | - | - |
| 3.0862 | 16900 | 0.0013 | - | - |
| 3.1045 | 17000 | 0.0014 | - | - |
| 3.1227 | 17100 | 0.0015 | - | - |
| 3.1410 | 17200 | 0.0015 | - | - |
| 3.1592 | 17300 | 0.0014 | - | - |
| 3.1775 | 17400 | 0.0014 | - | - |
| 3.1958 | 17500 | 0.0014 | - | - |
| 3.2140 | 17600 | 0.0016 | - | - |
| 3.2323 | 17700 | 0.0017 | - | - |
| 3.2505 | 17800 | 0.0012 | - | - |
| 3.2688 | 17900 | 0.0014 | - | - |
| 3.2871 | 18000 | 0.0014 | - | - |
| 3.3053 | 18100 | 0.0014 | - | - |
| 3.3236 | 18200 | 0.0013 | - | - |
| 3.3419 | 18300 | 0.0012 | - | - |
| 3.3601 | 18400 | 0.0015 | - | - |
| 3.3784 | 18500 | 0.0013 | - | - |
| 3.3966 | 18600 | 0.0013 | - | - |
| 3.4149 | 18700 | 0.0011 | - | - |
| 3.4332 | 18800 | 0.0013 | - | - |
| 3.4514 | 18900 | 0.0012 | - | - |
| 3.4697 | 19000 | 0.0011 | - | - |
| 3.4879 | 19100 | 0.0013 | - | - |
| 3.5062 | 19200 | 0.0012 | - | - |
| 3.5245 | 19300 | 0.001 | - | - |
| 3.5427 | 19400 | 0.0014 | - | - |
| 3.5610 | 19500 | 0.0012 | - | - |
| 3.5793 | 19600 | 0.0013 | - | - |
| 3.5975 | 19700 | 0.0013 | - | - |
| 3.6158 | 19800 | 0.0012 | - | - |
| 3.6340 | 19900 | 0.0014 | - | - |
| 3.6523 | 20000 | 0.0011 | - | - |
| 3.6706 | 20100 | 0.0012 | - | - |
| 3.6888 | 20200 | 0.0012 | - | - |
| 3.7071 | 20300 | 0.0012 | - | - |
| 3.7253 | 20400 | 0.0013 | - | - |
| 3.7436 | 20500 | 0.001 | - | - |
| 3.7619 | 20600 | 0.0011 | - | - |
| 3.7801 | 20700 | 0.0011 | - | - |
| 3.7984 | 20800 | 0.0009 | - | - |
| 3.8167 | 20900 | 0.0011 | - | - |
| 3.8349 | 21000 | 0.0009 | - | - |
| 3.8532 | 21100 | 0.0011 | - | - |
| 3.8714 | 21200 | 0.001 | - | - |
| 3.8897 | 21300 | 0.0011 | - | - |
| 3.9080 | 21400 | 0.0011 | - | - |
| 3.9262 | 21500 | 0.0011 | - | - |
| 3.9445 | 21600 | 0.0013 | - | - |
| 3.9627 | 21700 | 0.0011 | - | - |
| 3.9810 | 21800 | 0.001 | - | - |
| 3.9993 | 21900 | 0.0011 | - | - |
| 4.0175 | 22000 | 0.0011 | - | - |
| 4.0358 | 22100 | 0.0011 | - | - |
| 4.0541 | 22200 | 0.001 | - | - |
| 4.0723 | 22300 | 0.0011 | - | - |
| 4.0906 | 22400 | 0.0009 | - | - |
| 4.1088 | 22500 | 0.001 | - | - |
| 4.1271 | 22600 | 0.0011 | - | - |
| 4.1454 | 22700 | 0.0011 | - | - |
| 4.1636 | 22800 | 0.001 | - | - |
| 4.1819 | 22900 | 0.0009 | - | - |
| 4.2001 | 23000 | 0.0009 | - | - |
| 4.2184 | 23100 | 0.0012 | - | - |
| 4.2367 | 23200 | 0.0011 | - | - |
| 4.2549 | 23300 | 0.0009 | - | - |
| 4.2732 | 23400 | 0.0009 | - | - |
| 4.2915 | 23500 | 0.0011 | - | - |
| 4.3097 | 23600 | 0.001 | - | - |
| 4.3280 | 23700 | 0.0008 | - | - |
| 4.3462 | 23800 | 0.0009 | - | - |
| 4.3645 | 23900 | 0.001 | - | - |
| 4.3828 | 24000 | 0.0009 | - | - |
| 4.4010 | 24100 | 0.001 | - | - |
| 4.4193 | 24200 | 0.0009 | - | - |
| 4.4375 | 24300 | 0.0009 | - | - |
| 4.4558 | 24400 | 0.0008 | - | - |
| 4.4741 | 24500 | 0.0009 | - | - |
| 4.4923 | 24600 | 0.001 | - | - |
| 4.5106 | 24700 | 0.0008 | - | - |
| 4.5289 | 24800 | 0.0009 | - | - |
| 4.5471 | 24900 | 0.001 | - | - |
| 4.5654 | 25000 | 0.0009 | - | - |
| 4.5836 | 25100 | 0.0009 | - | - |
| 4.6019 | 25200 | 0.001 | - | - |
| 4.6202 | 25300 | 0.0009 | - | - |
| 4.6384 | 25400 | 0.001 | - | - |
| 4.6567 | 25500 | 0.0009 | - | - |
| 4.6749 | 25600 | 0.0009 | - | - |
| 4.6932 | 25700 | 0.0009 | - | - |
| 4.7115 | 25800 | 0.001 | - | - |
| 4.7297 | 25900 | 0.001 | - | - |
| 4.7480 | 26000 | 0.0009 | - | - |
| 4.7663 | 26100 | 0.0008 | - | - |
| 4.7845 | 26200 | 0.0007 | - | - |
| 4.8028 | 26300 | 0.0008 | - | - |
| 4.8210 | 26400 | 0.0008 | - | - |
| 4.8393 | 26500 | 0.0009 | - | - |
| 4.8576 | 26600 | 0.0009 | - | - |
| 4.8758 | 26700 | 0.0008 | - | - |
| 4.8941 | 26800 | 0.0009 | - | - |
| 4.9123 | 26900 | 0.001 | - | - |
| 4.9306 | 27000 | 0.0009 | 0.0029 | 0.6245 |
| 4.9489 | 27100 | 0.001 | - | - |
| 4.9671 | 27200 | 0.0009 | - | - |
| 4.9854 | 27300 | 0.0009 | - | - |
</details>
### Framework Versions
- Python: 3.10.14
- Sentence Transformers: 3.2.1
- Transformers: 4.45.1
- PyTorch: 2.4.0
- Accelerate: 0.34.2
- Datasets: 3.0.1
- Tokenizers: 0.20.0
## 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",
}
```
#### ContrastiveLoss
```bibtex
@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},
title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping},
year={2006},
volume={2},
number={},
pages={1735-1742},
doi={10.1109/CVPR.2006.100}
}
```
<!--
## 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.*
--> |