Add new SentenceTransformer model

Browse files

Files changed (12) hide show

1_Pooling/config.json +10 -0
README.md +1157 -0
added_tokens.json +3 -0
bpe.codes +0 -0
config.json +28 -0
config_sentence_transformers.json +10 -0
model.safetensors +3 -0
modules.json +14 -0
sentence_bert_config.json +4 -0
special_tokens_map.json +9 -0
tokenizer_config.json +54 -0
vocab.txt +0 -0

1_Pooling/config.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,10 @@

+{
+  "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
+}

README.md ADDED Viewed

@@ -0,0 +1,1157 @@
  <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> |
  <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> |
  <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> |

+---
+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.*
+-->

added_tokens.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,3 @@

+{
+  "<mask>": 64000
+}

bpe.codes ADDED Viewed

The diff for this file is too large to render. See raw diff

config.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,28 @@

+{
+  "_name_or_path": "vinai/phobert-base-v2",
+  "architectures": [
+    "RobertaModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "bos_token_id": 0,
+  "classifier_dropout": null,
+  "eos_token_id": 2,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-05,
+  "max_position_embeddings": 258,
+  "model_type": "roberta",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 1,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.45.1",
+  "type_vocab_size": 1,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 64001
+}

config_sentence_transformers.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,10 @@

+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.2.1",
+    "transformers": "4.45.1",
+    "pytorch": "2.4.0"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": null
+}

model.safetensors ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,3 @@

+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b7375e04b7d50006b3447bc6b673e396a991ee153eb71558d25d75f42642028d
+size 540015464

modules.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,14 @@

+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,4 @@

+{
+  "max_seq_length": 256,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,9 @@

+{
+  "bos_token": "<s>",
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "unk_token": "<unk>"
+}

tokenizer_config.json ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,54 @@

+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "<s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "<pad>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "</s>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "<unk>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "64000": {
+      "content": "<mask>",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "bos_token": "<s>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "<s>",
+  "eos_token": "</s>",
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_max_length": 256,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "sep_token": "</s>",
+  "tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
+  "unk_token": "<unk>"
+}

vocab.txt ADDED Viewed

The diff for this file is too large to render. See raw diff