Add new CrossEncoder model
Browse files- README.md +380 -0
- added_tokens.json +3 -0
- bpe.codes +0 -0
- config.json +38 -0
- model.safetensors +3 -0
- special_tokens_map.json +9 -0
- tokenizer_config.json +55 -0
- vocab.txt +0 -0
README.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,380 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
tags:
|
| 3 |
+
- sentence-transformers
|
| 4 |
+
- cross-encoder
|
| 5 |
+
- reranker
|
| 6 |
+
- generated_from_trainer
|
| 7 |
+
- dataset_size:29700
|
| 8 |
+
- loss:BinaryCrossEntropyLoss
|
| 9 |
+
base_model: itdainb/PhoRanker
|
| 10 |
+
pipeline_tag: text-ranking
|
| 11 |
+
library_name: sentence-transformers
|
| 12 |
+
metrics:
|
| 13 |
+
- accuracy
|
| 14 |
+
- accuracy_threshold
|
| 15 |
+
- f1
|
| 16 |
+
- f1_threshold
|
| 17 |
+
- precision
|
| 18 |
+
- recall
|
| 19 |
+
- average_precision
|
| 20 |
+
model-index:
|
| 21 |
+
- name: CrossEncoder based on itdainb/PhoRanker
|
| 22 |
+
results:
|
| 23 |
+
- task:
|
| 24 |
+
type: cross-encoder-binary-classification
|
| 25 |
+
name: Cross Encoder Binary Classification
|
| 26 |
+
dataset:
|
| 27 |
+
name: Quora dev
|
| 28 |
+
type: Quora-dev
|
| 29 |
+
metrics:
|
| 30 |
+
- type: accuracy
|
| 31 |
+
value: 0.9691935971005738
|
| 32 |
+
name: Accuracy
|
| 33 |
+
- type: accuracy_threshold
|
| 34 |
+
value: 0.6975733041763306
|
| 35 |
+
name: Accuracy Threshold
|
| 36 |
+
- type: f1
|
| 37 |
+
value: 0.8288590604026846
|
| 38 |
+
name: F1
|
| 39 |
+
- type: f1_threshold
|
| 40 |
+
value: 0.19782206416130066
|
| 41 |
+
name: F1 Threshold
|
| 42 |
+
- type: precision
|
| 43 |
+
value: 0.8372881355932204
|
| 44 |
+
name: Precision
|
| 45 |
+
- type: recall
|
| 46 |
+
value: 0.8205980066445183
|
| 47 |
+
name: Recall
|
| 48 |
+
- type: average_precision
|
| 49 |
+
value: 0.881449593796263
|
| 50 |
+
name: Average Precision
|
| 51 |
+
---
|
| 52 |
+
|
| 53 |
+
# CrossEncoder based on itdainb/PhoRanker
|
| 54 |
+
|
| 55 |
+
This is a [Cross Encoder](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html) model finetuned from [itdainb/PhoRanker](https://huggingface.co/itdainb/PhoRanker) using the [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.
|
| 56 |
+
|
| 57 |
+
## Model Details
|
| 58 |
+
|
| 59 |
+
### Model Description
|
| 60 |
+
- **Model Type:** Cross Encoder
|
| 61 |
+
- **Base model:** [itdainb/PhoRanker](https://huggingface.co/itdainb/PhoRanker) <!-- at revision cb3e1f155e71896fb7f6f1e0efbdab0e83e88f10 -->
|
| 62 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
|
| 63 |
+
- **Number of Output Labels:** 1 label
|
| 64 |
+
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
|
| 65 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 66 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
|
| 67 |
+
|
| 68 |
+
### Model Sources
|
| 69 |
+
|
| 70 |
+
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
|
| 71 |
+
- **Documentation:** [Cross Encoder Documentation](https://www.sbert.net/docs/cross_encoder/usage/usage.html)
|
| 72 |
+
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/huggingface/sentence-transformers)
|
| 73 |
+
- **Hugging Face:** [Cross Encoders on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers&other=cross-encoder)
|
| 74 |
+
|
| 75 |
+
## Usage
|
| 76 |
+
|
| 77 |
+
### Direct Usage (Sentence Transformers)
|
| 78 |
+
|
| 79 |
+
First install the Sentence Transformers library:
|
| 80 |
+
|
| 81 |
+
```bash
|
| 82 |
+
pip install -U sentence-transformers
|
| 83 |
+
```
|
| 84 |
+
|
| 85 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
| 86 |
+
```python
|
| 87 |
+
from sentence_transformers import CrossEncoder
|
| 88 |
+
|
| 89 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
| 90 |
+
model = CrossEncoder("truong1301/PhoRanker_vinum")
|
| 91 |
+
# Get scores for pairs of texts
|
| 92 |
+
pairs = [
|
| 93 |
+
['Sau 3 ngày đau mắt không thuyên_giảm , bé đã được dẫn đến bệnh_viện khám .', 'Thấy con_gái 4 tuổi bị đau mắt đỏ , chị Chi , 27 tuổi , ở Tây_Hồ , gọi điện cầu_cứu người bạn thân xin đơn thuốc vì trước đó con của người bạn này cũng nhiễm_bệnh . Đơn thuốc ghi một loại thuốc kháng_sinh và một loại nước_mắt nhân_tạo , kèm hướng_dẫn cách chăm_sóc . \n " Sáng nay thấy mắt con hơi đỏ , nghĩ con chớm bệnh nên chưa muốn đưa đi khám . Giờ này vào bệnh_viện chỗ nào cũng đông bệnh_nhân , trước_mắt tôi tự nhỏ thuốc cho con , nếu không đỡ mới đi viện " , chị Chi chia_sẻ , hôm 29 / 8 . \n Ba ngày sau , chị cho con nhập_viện vì tình_trạng ngày_càng nặng , hai mắt trẻ sưng_vù , đau nhức , bác_sĩ kết_luận võng_mạc bệnh_nhi bị trầy_xước - một biến_chứng của đau mắt đỏ , nếu không chữa_trị kịp_thời nguy_cơ giảm thị_lực . \n Còn con_trai 7 tuổi của chị Lan ở Bắc_Ninh bị đau mắt đỏ lần thứ 2 trong mùa dịch năm nay . Hai tháng trước , chị ra_hiệu thuốc gần nhà mua thuốc nhỏ mắt cho con , sau vài ngày thì khỏi . Lần tái_mắc này , chị cũng dùng đơn thuốc cũ nhưng không có tác_dụng , mắt trẻ vẫn đỏ_ngầu . \n " Nay đã là ngày thứ 3 rồi mà mắt con vẫn đỏ và sưng hơn . Sợ quá , tôi đưa bé đến bệnh_viện , bác_sĩ kết_luận bị viêm kết_mạc nặng , có giả mạc , không bóc giả mạc thì thuốc ngấm được " , người mẹ nói . \n Ngày 2 / 9 , ThS. BS Mai_Thị_Anh Thư , Trưởng khoa khám bệnh , Bệnh_viện Mắt Hà_Nội 2 , cho biết dịch viêm kết_mạc cấp , hay còn gọi là đau mắt đỏ , hiện diễn_biến khá phức_tạp với số_lượng bệnh_nhân đến khám và điều_trị tại các cơ_sở y_tế chuyên_khoa mắt rất đông , trong đó nhiều bệnh_nhân nhỏ_tuổi và bệnh đã chuyển_biến nặng . Bệnh_viện Nhi Trung_ương cũng tiếp_nhận hơn 50 ca viêm kết_mạc cấp trong 4 tuần gần đây , trong có 10 - 20 % trẻ gặp biến_chứng nặng như có giả mạc cần bóc , bị trợt giác_mạc ( trầy_xước giác_mạc ) . \n Theo bác_sĩ , trẻ trở_nặng xuất_phát một phần từ tâm_lý chủ_quan của phụ_huynh , như_không đi khám ngay khi con đau mắt , tự xin đơn thuốc hoặc ra nhà_thuốc xin tư_vấn của người bán . \n Bệnh đau mắt đỏ có thời_gian ủ_bệnh 5 - 7 ngày sau khi tiếp_xúc với nguồn lây . Tùy_vào mức_độ của bệnh , nguyên_nhân cũng như khả_năng đáp_ứng với thuốc mà quá_trình điều_trị có_thể từ vài ngày đến vài tuần . \n " Cách tốt nhất là đưa trẻ đi khám ngay khi có dấu_hiệu đau mắt đỏ , tuyệt_đối không được tự_ý xin đơn thuốc của người khác . Thông_báo với bác_sĩ nếu trẻ không hợp_tác khi tra thuốc hoặc khi có bất_kỳ dấu_hiệu bất_thường của bệnh để có phương_án điều_trị hiệu_quả " , bà Thư cho hay . \n Bác_sĩ khuyên phụ_huynh nên tra thuốc vào các thời_điểm trẻ ngủ , khoảng 5h sáng , giờ ngủ trưa ( sau khi ngủ và chuẩn_bị thức ) , buổi tối ( sau khi ngủ ) . Thường_xuyên vệ_sinh mắt bằng nước muối sinh_lý , dùng bông sạch lấy hết tiết tố ở mắt . Khử_khuẩn , đeo khẩu_trang , rửa tay bằng xà_phòng sau khi đến chỗ đông người . \n'],
|
| 94 |
+
['Công_ty tái_cấu_trúc Evergrande yêu_cầu mỗi nhóm có 35 % trái chủ đồng_ý .', 'Chị Nguyễn_Thị_Huyền , Quản_đốc phân_xưởng may của Nhà_máy dệt_kim Haprosimex ( Công_ty Cổ_phần tập_đoàn Haprosimex ) , bật khóc trong hội_thảo chủ_đề nợ đóng BHXH ngày 21 / 7 , khi kể lại 6 năm đi đòi quyền_lợi từ 2017 đến hết tháng 3 năm nay . \n Doanh_nghiệp nợ BHXH gần 500 công_nhân từ tháng 7 / 2011 và nợ lương từ tháng 1 / 2017 đến hết tháng 3 / 2023 tổng_cộng hơn 15 tỷ đồng . Người lao_động nhiều lần tìm gặp lãnh_đạo công_ty qua các thời_kỳ , nhưng chỉ nhận được câu trả_lời " doanh_nghiệp khó_khăn , chưa có tiền chi_trả " . \n Theo chị Huyền , nhiều nữ công_nhân ngóng chế_độ thai_sản từ lúc mang bầu tới khi con lớn vẫn chưa được nhận . Người qua_đời không có tử_tuất , hết tuổi lao_động không có lương hưu . Công_nhân lành_nghề không_thể chuyển việc vì không chốt được sổ BHXH , phải xoay sang rửa bát , chạy xe_ôm . \n Nữ quản_đốc nghẹn giọng khi nhắc hoàn_cảnh chị_em công_nhân Lê_Thị Là , Lê_Thị Ngân . Trước tháng 3 / 2023 , chị Là hai lần sinh con nhưng chưa được hưởng một đồng thai_sản . Chị Ngân bị ung_thư máu , qua_đời năm 2012 không có tử_tuất , trợ_cấp mai_táng phí . Công_nhân cùng cảnh , mỗi người góp một ngày lương trao gia_đình làm đám_tang cho Ngân . \n Tháng 4 - 6 / 2023 , hơn 500 công_nhân mới được tách đóng , chốt sổ sau khi doanh_nghiệp hai lần chuyển trả nợ hơn 15 tỷ đồng cho cơ_quan Bảo_hiểm Xã_hội , sau khi truyền_thông phản_ánh và cơ_quan_chức_năng vào_cuộc . Cầm được cuốn sổ bìa màu xanh lá mạ , chị Huyền mừng đến mất_ngủ . \n Hôm 25 / 6 , doanh_nghiệp chốt sổ BHXH cho 84 người còn lại . Công_nhân quyết_định lấy ngày này làm ngày gặp_mặt kỷ_niệm hàng năm . " Khoản nợ bảo_hiểm đã được giải_quyết , song tiền_lương vẫn còn vướng_mắc khi công_ty nói_khó_khăn , chỉ chốt trả một nửa " , chị Huyền cho hay . \n Xử_lý tội trốn đóng BHXH , bảo_hiểm y_tế ( BHYT ) , bảo_hiểm_thất_nghiệp ( BHTN ) đã được quy_định tại Điều 216 Bộ_luật Hình_sự năm 2015 , nhưng đến nay chưa vụ nào bị truy_cứu trách_nhiệm hình_sự . Cơ_quan Bảo_hiểm xã_hội củng_cố hồ_sơ gần 400 vụ trốn đóng BHXH chuyển công_an song gần một nửa số vụ cơ_quan điều_tra xác_định không khởi_tố vì chưa đủ yếu_tố cấu_thành tội_phạm , khó làm rõ tội trốn đóng . Có doanh_nghiệp mang tiền nợ đến đóng ngay khi công_an vào_cuộc . \n Ông Ngọ Duy_Hiểu , Phó_chủ_tịch Tổng_liên_đoàn Lao_động Việt_Nam , cho hay pháp_luật trao quyền cho công_đoàn khởi_kiện song thực_tế vướng_mắc vì quy_định tại các luật Tố_tụng dân_sự , Công_đoàn , Bảo_hiểm xã_hội và Bộ_luật Lao_động chưa thống_nhất . Có luật cho phép công_đoàn nói_chung có quyền khởi_kiện , có luật quy_định rõ là công_đoàn cơ_sở , có luật lại yêu_cầu công_đoàn phải được lao_động ủy quyền . \n Ông Hiểu cho rằng quy_định công_đoàn muốn khởi_kiện phải có toàn_bộ chữ_ký ủy quyền không thực_tế với những doanh_nghiệp hàng nghìn công_nhân . Dự_thảo Luật Bảo_hiểm xã_hội sửa_đổi đề_xuất quy_định Tổng_liên_đoàn Lao_động Việt_Nam muốn khởi_kiện phải được người lao_động ủy quyền cũng cần xem_xét_lại vì có_thể mất thêm thời_gian , thủ_tục . \n Chung quan_điểm , luật_sư Nguyễn_Danh Huế cho rằng không nên giao khởi_kiện cho công_đoàn cơ_sở vì đội_ngũ này hưởng lương doanh_nghiệp , ít người dám ra_mặt vì ngại ảnh_hưởng quyền_lợi . Pháp_luật nên trao quyền này cho công_đoàn cấp trên và có hướng_dẫn cụ_thể . \n Luật_sư cũng chỉ ra những khó_khăn khi khởi_kiện doanh_nghiệp nợ BHXH đến tòa_án . Đơn_cử , ngành BHXH chỉ có quyền kiểm_tra một_số khía_cạnh , nếu phát_hiện sai_phạm phải đề_xuất cơ_quan quản_lý nhà_nước xử_phạt . Cơ_quan quản_lý vào_cuộc phải thanh_tra lại từ đầu chứ không_thể dùng kiến_nghị của ngành bảo_hiểm để xử_phạt . Việc thanh_tra , xử_phạt thuộc thẩm_quyền của ngành Lao_động Thương_binh và Xã_hội nhưng nhân_lực ngành này khá hạn_chế . \n'],
|
| 95 |
+
['Max_Verstappen , Fernando_Alonso và Carlos_Sainz đã quyết_định về pit ở cuối vòng hai để thay lốp , mặc_dù phương_án này khiến họ thiệt_hại khoảng 16 giây so với việc về pit ở vòng đầu , nhưng đây là quyết_định hợp_lý để tối_ưu_hóa hiệu_suất trong điều_kiện thời_tiết biến_đổi .', 'Irish Open 2023 hạ_màn ngày 3 / 9 với chức vô_địch thuộc về Smilla Tarning_Soenderby , còn Van_Dam đứng T2 với Lisa_Pettersson . Đây là kết_quả sau khi Van_Dam và Pettersson cùng thua Soenderby ở hố phụ ( playoff ) . \n Tại phần_đấu playoff này , Van_Dam phải phát bằng gậy gỗ số 3 do driver bị gãy trên đường từ green trở_lại khu phát bằng xe điện không mui do trọng_tài Ladies_European Tour cầm lái . \n Sự_cố xảy ra lúc xe rẽ ra đường_nhựa , luồn dưới dây thừng giới_hạn khu_vực thi_đấu . Van_Dam nâng dây cho xe qua , nhưng nó vướng phần đuôi , ngay chỗ để túi gậy . Và vì_thế , cả bộ " công_cụ lao_động " đổ xuống mặt sân , riêng đầu gậy driver đứt gọn , trong khi nó là hàng dự_phòng và duy_nhất cho golfer Hà_Lan sau khi cây chính hỏng trong quá_trình theo cô lên máy_bay theo diện hành_lý ký_gửi để đến Irish_Open . \n Không còn " vũ_khí " sở_trường , golfer Nam_Phi phải phát bằng gậy gỗ số 3 khi đấu playoff tại hố 18 par5 với Pettersson và Soenderby , do cả ba_cùng điểm - 16 sau bốn vòng quy_chuẩn , trên sân par72 thuộc lâu đài nghỉ_dưỡng Dromoland ở County_Clare , Ireland . Cú thứ hai , Van_Dam đưa bóng vào cách lỗ 3,3 mét trong khi Soenderby cách mục_tiêu 3,6 mét , còn Petterson trượt green . Từ đó , Soenderby ghi eagle và loại được cả hai đối_thủ . \n Và như thế , Soenderby ẵm cup Irish Open 2023 , lần đầu vô_địch trên Ladies_European Tour ( LET ) , còn Van_Dam vuột cơ_hội đoạt danh_hiệu thứ sáu ở đấu_trường golf nữ hạng nhất châu Âu . Trong quỹ thưởng 400.000 Euro , Soenderby được 60.000 Euro , gấp đôi Van_Dam và Pettersson . \n Van Dam năm nay 27 tuổi , đã tám năm đấu golf chuyên_nghiệp . Giai_đoạn 2019 - 2021 , cô phát xa nhất LET lẫn LPGA Tour . Nhưng ở hệ_thống giải nữ Mỹ , Van Dam hiện qua gần 70 giải nhưng chưa có cup . \n'],
|
| 96 |
+
['Theo một cuộc khảo_sát của YouGov , ở Mỹ , gần 75 % sẽ tips cho nhân_viên nhà_hàng , và tỷ_lệ này cũng khá cao đối_với phục_vụ quán bar , khoảng 50 % .', 'Chiều 24 / 8 , nhiều công_nhân Công_ty TNHH Nobland Việt_Nam tại Khu công_nghiệp Tân_Thới_Hiệp ( quận 12 ) rời xưởng sản_xuất , kéo xuống văn_phòng phản_ứng khi đơn_vị này công_bố danh_sách lao_động bị cắt_giảm . Phần_lớn trong số này đều gắn_bó lâu năm , đang hưởng lương theo thời_gian . \n Việc phản_ứng diễn ra cách đây một tuần khi công_ty thông_báo sẽ giảm 611 lao_động . Doanh_nghiệp đưa ra lý_do ảnh_hưởng Covid - 19 , khủng_hoảng tài_chính khiến đơn hàng giảm . Để duy_trì hoạt_động , nhà_máy phải thay_đổi cơ_cấu , tổ_chức lại lao_động . \n Theo phương_án Nobland Việt_Nam đưa ra , lao_động bị cho nghỉ_việc sẽ nhận tiền phép năm chưa sử_dụng và trợ_cấp mất việc - người nhận thấp nhất là hai tháng lương . \n Với những công_nhân lâu năm , trừ thời_gian hưởng trợ_cấp từ quỹ Bảo_hiểm_thất_nghiệp ( từ năm 2009 đến nay ) , mỗi năm làm_việc trước 2009 được trả một tháng lương . Ví_dụ , công_nhân làm từ năm 2005 , đến nay 18 năm , sẽ được công_ty trả trợ_cấp mất việc cho giai_đoạn 2005 đến trước 2009 , tức 4 tháng lương . Thời_gian còn lại ( 2009 đến nay ) , họ nhận trợ_cấp từ quỹ Bảo_hiểm_thất_nghiệp . \n Từ ngày 21 / 8 , công_ty bắt_đầu cắt_giảm nhưng không công_bố toàn_bộ danh_sách mà gọi từng nhóm lên văn_phòng để ra thông_báo lao_động phải nghỉ_việc sau 30 ngày . Thấy thiệt_thòi , các công_nhân làm đơn cầu_cứu ngành chức_năng . \n " Thay_đổi cơ_cấu chỉ là cái cớ để doanh_nghiệp buộc công_nhân lâu năm đang hưởng lương thời_gian phải nghỉ_việc " , một công_nhân ký_tên đơn kêu cứu nói . \n Người này dẫn_chứng , sau khi thông_báo được đưa ra , nhiều người được gọi lên để lựa_chọn phương_án . Nếu công_nhân chấp_thuận chuyển sang nhận lương sản_phẩm sẽ được giữ lại nhưng lương cơ_bản giảm xuống mức gần 5 triệu đồng mỗi tháng . Trường_hợp không đồng_ý , công_ty đơn_phương chấm_dứt hợp_đồng lao_động theo phương_án . \n Nữ_công_nhân cho biết tổ may của chị có hơn 30 người nhưng chỉ những người đang hưởng lương thời_gian , có thâm_niên mới thuộc diện bị cắt_giảm . Bản_thân chị là tổ_trưởng , gắn_bó với công_ty 17 năm , lương cơ_bản hơn 9 triệu đồng mỗi tháng cũng phải ra đi . \n Công_ty Nobland Việt_Nam 100 % vốn Hàn_Quốc , hoạt_động tại TP HCM từ năm 2003 , chuyên_ngành may_mặc , hiện có hơn 2.500 lao_động . Ban_đầu , công_ty trả lương theo thời_gian ( ngày làm 8 tiếng ) . Mức lương thấp nhất cho công_nhân mới sẽ cao hơn tối_thiểu vùng 7 % . Sau đó , cứ mỗi năm lương trả cho lao_động tăng thêm 5 % . Người thâm_niên sẽ có lương cơ_bản và đây cũng là mức lương cao làm căn_cứ đóng bảo_hiểm xã_hội . \n Mấy năm trở_lại đây , công_ty bắt_đầu chuyển_đổi sang tính lương sản_phẩm . Tất_cả công_nhân cùng nhận mức lương cơ_bản khoảng 5 triệu đồng mỗi tháng và phụ_cấp 150.000 đồng . Ngoài_ra , họ sẽ được chia thưởng năng_suất dựa trên mức_độ hoàn_thành_công_việc của cả chuyền và từng người . Những công_nhân được tuyển mới đều áp_dụng cách tính này . Tuy_nhiên , cách tính bị công_nhân lâu năm phản_ứng khi lương cơ_bản giảm mạnh . Cuối năm 2021 , hơn 1.000 công_nhân đã ngừng việc phản_đối nên công_ty tạm ngưng . \n Một công_nhân có thâm_niên 17 năm làm_việc ở tổ cắt cho biết cách tính lương thời_gian đã được công_ty thống_nhất với công_nhân ngay từ đầu và ghi rõ trong hợp_đồng lao_động . Nếu có bất_kỳ thay_đổi nào phải thỏa_thuận lại , trường_hợp không đạt được tiếng nói_chung công_ty cần thương_lượng chấm_dứt hợp_đồng . \n " Tuy_nhiên nhà_máy phải đền_bù thỏa_đáng cho người lao_động , không_thể lấy lý_do thay_đổi cơ_cấu để ép chúng_tôi nghỉ_việc " , nữ công_nhân nói . Ở tuổi 40 , chị khó tìm được_việc mới trong khi số tiền trợ_cấp mất việc quá ít_ỏi . \n Nghiên_cứu của Trung_tâm nghiên_cứu quan_hệ lao_động cho thấy , việc trả lương sản_phẩm buộc lao_động dốc hết_sức để làm_việc . Công_nhân có_thể phải nhịn tiểu , hạn_chế uống nước để kịp tiến_độ . Các khảo_sát đã chỉ ra với một_số ngành như dệt may , lắp_ráp điện_tử năng_suất lao_động đạt cực_đại ở 2 - 3 năm đầu khi lao_động còn trẻ và giảm dần sau 10 - 15 năm . Dù phương_pháp trả lương theo sản_phẩm ngày_càng phổ_biến , nhiều nước không khuyến_khích vì những hệ_quả tạo ra cho lao_động . \n Ngoài_ra , nội_dung thay_đổi cơ_cấu mà doanh_nghiệp gửi lên Hepza có sự thống_nhất của công_đoàn . Tuy_nhiên , trước phản_ứng của công_nhân , sáng 24 / 8 , công_đoàn Công_ty Nobland lại có văn_bản mới gửi ban giám_đốc đề_nghị xem_xét_lại các kiến_nghị của người lao_động . \n Cụ_thể , dù doanh_nghiệp đối_thoại với công_đoàn nhưng danh_sách lao_động bị cắt_giảm không được công_bố khiến họ bị_động . Công_nhân cũng không đồng thuận với mức chi_trả và đề_nghị ngoài trợ_cấp mất việc , mỗi năm làm_việc còn lại công_ty phải hỗ_trợ thêm nửa tháng lương . \n'],
|
| 97 |
+
['Hơn 66 % người_lớn Mỹ cho biết họ nghĩ công_ty nên tăng lương cho nhân_viên .', 'Hội_đồng Giáo_dục Trung_ương thuộc Bộ Giáo_dục Nhật_Bản hôm 28 / 8 đề_xuất kiểm_tra giờ học ở tất_cả trường tiểu_học và trung_học cơ_sở công_lập nhằm cải_cách hoạt_động giảng_dạy . \n Theo tiêu_chuẩn , hàng năm mỗi học_sinh có 1.015 tiết học . Mỗi tiết kéo_dài 45 phút ở trường tiểu_học và 50 phút ở trường trung_học cơ_sở . Sau khi kiểm_tra , những trường có số giờ dạy hàng năm vượt so với mức này ( từ 1.086 giờ trở lên ) cần cắt_giảm , bắt_đầu_từ năm tới . \n Một cuộc khảo_sát do Viện nghiên_cứu của Liên_đoàn Công_đoàn Nhật_Bản ( Rengo ) thực_hiện năm 2022 cho thấy thời_gian làm ngoài giờ trung_bình của giáo_viên là 123 giờ 16 phút mỗi tháng , vượt xa ngưỡng " có_thể tử_vong do làm_việc quá_sức " ( 80 giờ mỗi tháng ) do Bộ Lao_động Nhật_Bản quy_định . \n Tại Nhật_Bản , trường_học hiện bị coi là nơi làm_việc " đen " , vì các quy_định lao_động thường_xuyên bị coi_thường . Đây được coi là lý_do lớn nhất khiến nhiều người không muốn ứng_tuyển làm giáo_viên . \n Hồi giữa tháng 8 , cơ_quan này đã thảo_luận việc tăng thù_lao làm ngoài giờ cho giáo_viên trường công_lập , hiện ở mức 4 % mức lương hàng tháng . Theo Hội_đồng , công_việc của giáo_viên có tính_chất đặc_thù nên không_thể áp_dụng cách tính như các công_chức khác . \n Nhiều địa_phương đã áp_dụng một_số biện_pháp để giảm áp_lực làm_việc của giáo_viên . \n Tại thành_phố Gero , tỉnh Gifu , cả 6 trường trung_học cơ_sở đều đẩy thời_gian tan học của học_sinh từ 18h lên 16h30 từ năm_ngoái . Giáo_viên có thời_gian họp sớm hơn trong ngày , giúp họ giảm đáng_kể thời_gian làm ngoài giờ . Còn thành_phố Kakegawa , tỉnh Shizuoka chuyển toàn_bộ hoạt_động ngoại khóa ở trường trung_học cơ_sở sang hoạt_động câu lạc_bộ cộng_đồng vào mùa hè năm 2026 . \n'],
|
| 98 |
+
]
|
| 99 |
+
scores = model.predict(pairs)
|
| 100 |
+
print(scores.shape)
|
| 101 |
+
# (5,)
|
| 102 |
+
|
| 103 |
+
# Or rank different texts based on similarity to a single text
|
| 104 |
+
ranks = model.rank(
|
| 105 |
+
'Sau 3 ngày đau mắt không thuyên_giảm , bé đã được dẫn đến bệnh_viện khám .',
|
| 106 |
+
[
|
| 107 |
+
'Thấy con_gái 4 tuổi bị đau mắt đỏ , chị Chi , 27 tuổi , ở Tây_Hồ , gọi điện cầu_cứu người bạn thân xin đơn thuốc vì trước đó con của người bạn này cũng nhiễm_bệnh . Đơn thuốc ghi một loại thuốc kháng_sinh và một loại nước_mắt nhân_tạo , kèm hướng_dẫn cách chăm_sóc . \n " Sáng nay thấy mắt con hơi đỏ , nghĩ con chớm bệnh nên chưa muốn đưa đi khám . Giờ này vào bệnh_viện chỗ nào cũng đông bệnh_nhân , trước_mắt tôi tự nhỏ thuốc cho con , nếu không đỡ mới đi viện " , chị Chi chia_sẻ , hôm 29 / 8 . \n Ba ngày sau , chị cho con nhập_viện vì tình_trạng ngày_càng nặng , hai mắt trẻ sưng_vù , đau nhức , bác_sĩ kết_luận võng_mạc bệnh_nhi bị trầy_xước - một biến_chứng của đau mắt đỏ , nếu không chữa_trị kịp_thời nguy_cơ giảm thị_lực . \n Còn con_trai 7 tuổi của chị Lan ở Bắc_Ninh bị đau mắt đỏ lần thứ 2 trong mùa dịch năm nay . Hai tháng trước , chị ra_hiệu thuốc gần nhà mua thuốc nhỏ mắt cho con , sau vài ngày thì khỏi . Lần tái_mắc này , chị cũng dùng đơn thuốc cũ nhưng không có tác_dụng , mắt trẻ vẫn đỏ_ngầu . \n " Nay đã là ngày thứ 3 rồi mà mắt con vẫn đỏ và sưng hơn . Sợ quá , tôi đưa bé đến bệnh_viện , bác_sĩ kết_luận bị viêm kết_mạc nặng , có giả mạc , không bóc giả mạc thì thuốc ngấm được " , người mẹ nói . \n Ngày 2 / 9 , ThS. BS Mai_Thị_Anh Thư , Trưởng khoa khám bệnh , Bệnh_viện Mắt Hà_Nội 2 , cho biết dịch viêm kết_mạc cấp , hay còn gọi là đau mắt đỏ , hiện diễn_biến khá phức_tạp với số_lượng bệnh_nhân đến khám và điều_trị tại các cơ_sở y_tế chuyên_khoa mắt rất đông , trong đó nhiều bệnh_nhân nhỏ_tuổi và bệnh đã chuyển_biến nặng . Bệnh_viện Nhi Trung_ương cũng tiếp_nhận hơn 50 ca viêm kết_mạc cấp trong 4 tuần gần đây , trong có 10 - 20 % trẻ gặp biến_chứng nặng như có giả mạc cần bóc , bị trợt giác_mạc ( trầy_xước giác_mạc ) . \n Theo bác_sĩ , trẻ trở_nặng xuất_phát một phần từ tâm_lý chủ_quan của phụ_huynh , như_không đi khám ngay khi con đau mắt , tự xin đơn thuốc hoặc ra nhà_thuốc xin tư_vấn của người bán . \n Bệnh đau mắt đỏ có thời_gian ủ_bệnh 5 - 7 ngày sau khi tiếp_xúc với nguồn lây . Tùy_vào mức_độ của bệnh , nguyên_nhân cũng như khả_năng đáp_ứng với thuốc mà quá_trình điều_trị có_thể từ vài ngày đến vài tuần . \n " Cách tốt nhất là đưa trẻ đi khám ngay khi có dấu_hiệu đau mắt đỏ , tuyệt_đối không được tự_ý xin đơn thuốc của người khác . Thông_báo với bác_sĩ nếu trẻ không hợp_tác khi tra thuốc hoặc khi có bất_kỳ dấu_hiệu bất_thường của bệnh để có phương_án điều_trị hiệu_quả " , bà Thư cho hay . \n Bác_sĩ khuyên phụ_huynh nên tra thuốc vào các thời_điểm trẻ ngủ , khoảng 5h sáng , giờ ngủ trưa ( sau khi ngủ và chuẩn_bị thức ) , buổi tối ( sau khi ngủ ) . Thường_xuyên vệ_sinh mắt bằng nước muối sinh_lý , dùng bông sạch lấy hết tiết tố ở mắt . Khử_khuẩn , đeo khẩu_trang , rửa tay bằng xà_phòng sau khi đến chỗ đông người . \n',
|
| 108 |
+
'Chị Nguyễn_Thị_Huyền , Quản_đốc phân_xưởng may của Nhà_máy dệt_kim Haprosimex ( Công_ty Cổ_phần tập_đoàn Haprosimex ) , bật khóc trong hội_thảo chủ_đề nợ đóng BHXH ngày 21 / 7 , khi kể lại 6 năm đi đòi quyền_lợi từ 2017 đến hết tháng 3 năm nay . \n Doanh_nghiệp nợ BHXH gần 500 công_nhân từ tháng 7 / 2011 và nợ lương từ tháng 1 / 2017 đến hết tháng 3 / 2023 tổng_cộng hơn 15 tỷ đồng . Người lao_động nhiều lần tìm gặp lãnh_đạo công_ty qua các thời_kỳ , nhưng chỉ nhận được câu trả_lời " doanh_nghiệp khó_khăn , chưa có tiền chi_trả " . \n Theo chị Huyền , nhiều nữ công_nhân ngóng chế_độ thai_sản từ lúc mang bầu tới khi con lớn vẫn chưa được nhận . Người qua_đời không có tử_tuất , hết tuổi lao_động không có lương hưu . Công_nhân lành_nghề không_thể chuyển việc vì không chốt được sổ BHXH , phải xoay sang rửa bát , chạy xe_ôm . \n Nữ quản_đốc nghẹn giọng khi nhắc hoàn_cảnh chị_em công_nhân Lê_Thị Là , Lê_Thị Ngân . Trước tháng 3 / 2023 , chị Là hai lần sinh con nhưng chưa được hưởng một đồng thai_sản . Chị Ngân bị ung_thư máu , qua_đời năm 2012 không có tử_tuất , trợ_cấp mai_táng phí . Công_nhân cùng cảnh , mỗi người góp một ngày lương trao gia_đình làm đám_tang cho Ngân . \n Tháng 4 - 6 / 2023 , hơn 500 công_nhân mới được tách đóng , chốt sổ sau khi doanh_nghiệp hai lần chuyển trả nợ hơn 15 tỷ đồng cho cơ_quan Bảo_hiểm Xã_hội , sau khi truyền_thông phản_ánh và cơ_quan_chức_năng vào_cuộc . Cầm được cuốn sổ bìa màu xanh lá mạ , chị Huyền mừng đến mất_ngủ . \n Hôm 25 / 6 , doanh_nghiệp chốt sổ BHXH cho 84 người còn lại . Công_nhân quyết_định lấy ngày này làm ngày gặp_mặt kỷ_niệm hàng năm . " Khoản nợ bảo_hiểm đã được giải_quyết , song tiền_lương vẫn còn vướng_mắc khi công_ty nói_khó_khăn , chỉ chốt trả một nửa " , chị Huyền cho hay . \n Xử_lý tội trốn đóng BHXH , bảo_hiểm y_tế ( BHYT ) , bảo_hiểm_thất_nghiệp ( BHTN ) đã được quy_định tại Điều 216 Bộ_luật Hình_sự năm 2015 , nhưng đến nay chưa vụ nào bị truy_cứu trách_nhiệm hình_sự . Cơ_quan Bảo_hiểm xã_hội củng_cố hồ_sơ gần 400 vụ trốn đóng BHXH chuyển công_an song gần một nửa số vụ cơ_quan điều_tra xác_định không khởi_tố vì chưa đủ yếu_tố cấu_thành tội_phạm , khó làm rõ tội trốn đóng . Có doanh_nghiệp mang tiền nợ đến đóng ngay khi công_an vào_cuộc . \n Ông Ngọ Duy_Hiểu , Phó_chủ_tịch Tổng_liên_đoàn Lao_động Việt_Nam , cho hay pháp_luật trao quyền cho công_đoàn khởi_kiện song thực_tế vướng_mắc vì quy_định tại các luật Tố_tụng dân_sự , Công_đoàn , Bảo_hiểm xã_hội và Bộ_luật Lao_động chưa thống_nhất . Có luật cho phép công_đoàn nói_chung có quyền khởi_kiện , có luật quy_định rõ là công_đoàn cơ_sở , có luật lại yêu_cầu công_đoàn phải được lao_động ủy quyền . \n Ông Hiểu cho rằng quy_định công_đoàn muốn khởi_kiện phải có toàn_bộ chữ_ký ủy quyền không thực_tế với những doanh_nghiệp hàng nghìn công_nhân . Dự_thảo Luật Bảo_hiểm xã_hội sửa_đổi đề_xuất quy_định Tổng_liên_đoàn Lao_động Việt_Nam muốn khởi_kiện phải được người lao_động ủy quyền cũng cần xem_xét_lại vì có_thể mất thêm thời_gian , thủ_tục . \n Chung quan_điểm , luật_sư Nguyễn_Danh Huế cho rằng không nên giao khởi_kiện cho công_đoàn cơ_sở vì đội_ngũ này hưởng lương doanh_nghiệp , ít người dám ra_mặt vì ngại ảnh_hưởng quyền_lợi . Pháp_luật nên trao quyền này cho công_đoàn cấp trên và có hướng_dẫn cụ_thể . \n Luật_sư cũng chỉ ra những khó_khăn khi khởi_kiện doanh_nghiệp nợ BHXH đến tòa_án . Đơn_cử , ngành BHXH chỉ có quyền kiểm_tra một_số khía_cạnh , nếu phát_hiện sai_phạm phải đề_xuất cơ_quan quản_lý nhà_nước xử_phạt . Cơ_quan quản_lý vào_cuộc phải thanh_tra lại từ đầu chứ không_thể dùng kiến_nghị của ngành bảo_hiểm để xử_phạt . Việc thanh_tra , xử_phạt thuộc thẩm_quyền của ngành Lao_động Thương_binh và Xã_hội nhưng nhân_lực ngành này khá hạn_chế . \n',
|
| 109 |
+
'Irish Open 2023 hạ_màn ngày 3 / 9 với chức vô_địch thuộc về Smilla Tarning_Soenderby , còn Van_Dam đứng T2 với Lisa_Pettersson . Đây là kết_quả sau khi Van_Dam và Pettersson cùng thua Soenderby ở hố phụ ( playoff ) . \n Tại phần_đấu playoff này , Van_Dam phải phát bằng gậy gỗ số 3 do driver bị gãy trên đường từ green trở_lại khu phát bằng xe điện không mui do trọng_tài Ladies_European Tour cầm lái . \n Sự_cố xảy ra lúc xe rẽ ra đường_nhựa , luồn dưới dây thừng giới_hạn khu_vực thi_đấu . Van_Dam nâng dây cho xe qua , nhưng nó vướng phần đuôi , ngay chỗ để túi gậy . Và vì_thế , cả bộ " công_cụ lao_động " đổ xuống mặt sân , riêng đầu gậy driver đứt gọn , trong khi nó là hàng dự_phòng và duy_nhất cho golfer Hà_Lan sau khi cây chính hỏng trong quá_trình theo cô lên máy_bay theo diện hành_lý ký_gửi để đến Irish_Open . \n Không còn " vũ_khí " sở_trường , golfer Nam_Phi phải phát bằng gậy gỗ số 3 khi đấu playoff tại hố 18 par5 với Pettersson và Soenderby , do cả ba_cùng điểm - 16 sau bốn vòng quy_chuẩn , trên sân par72 thuộc lâu đài nghỉ_dưỡng Dromoland ở County_Clare , Ireland . Cú thứ hai , Van_Dam đưa bóng vào cách lỗ 3,3 mét trong khi Soenderby cách mục_tiêu 3,6 mét , còn Petterson trượt green . Từ đó , Soenderby ghi eagle và loại được cả hai đối_thủ . \n Và như thế , Soenderby ẵm cup Irish Open 2023 , lần đầu vô_địch trên Ladies_European Tour ( LET ) , còn Van_Dam vuột cơ_hội đoạt danh_hiệu thứ sáu ở đấu_trường golf nữ hạng nhất châu Âu . Trong quỹ thưởng 400.000 Euro , Soenderby được 60.000 Euro , gấp đôi Van_Dam và Pettersson . \n Van Dam năm nay 27 tuổi , đã tám năm đấu golf chuyên_nghiệp . Giai_đoạn 2019 - 2021 , cô phát xa nhất LET lẫn LPGA Tour . Nhưng ở hệ_thống giải nữ Mỹ , Van Dam hiện qua gần 70 giải nhưng chưa có cup . \n',
|
| 110 |
+
'Chiều 24 / 8 , nhiều công_nhân Công_ty TNHH Nobland Việt_Nam tại Khu công_nghiệp Tân_Thới_Hiệp ( quận 12 ) rời xưởng sản_xuất , kéo xuống văn_phòng phản_ứng khi đơn_vị này công_bố danh_sách lao_động bị cắt_giảm . Phần_lớn trong số này đều gắn_bó lâu năm , đang hưởng lương theo thời_gian . \n Việc phản_ứng diễn ra cách đây một tuần khi công_ty thông_báo sẽ giảm 611 lao_động . Doanh_nghiệp đưa ra lý_do ảnh_hưởng Covid - 19 , khủng_hoảng tài_chính khiến đơn hàng giảm . Để duy_trì hoạt_động , nhà_máy phải thay_đổi cơ_cấu , tổ_chức lại lao_động . \n Theo phương_án Nobland Việt_Nam đưa ra , lao_động bị cho nghỉ_việc sẽ nhận tiền phép năm chưa sử_dụng và trợ_cấp mất việc - người nhận thấp nhất là hai tháng lương . \n Với những công_nhân lâu năm , trừ thời_gian hưởng trợ_cấp từ quỹ Bảo_hiểm_thất_nghiệp ( từ năm 2009 đến nay ) , mỗi năm làm_việc trước 2009 được trả một tháng lương . Ví_dụ , công_nhân làm từ năm 2005 , đến nay 18 năm , sẽ được công_ty trả trợ_cấp mất việc cho giai_đoạn 2005 đến trước 2009 , tức 4 tháng lương . Thời_gian còn lại ( 2009 đến nay ) , họ nhận trợ_cấp từ quỹ Bảo_hiểm_thất_nghiệp . \n Từ ngày 21 / 8 , công_ty bắt_đầu cắt_giảm nhưng không công_bố toàn_bộ danh_sách mà gọi từng nhóm lên văn_phòng để ra thông_báo lao_động phải nghỉ_việc sau 30 ngày . Thấy thiệt_thòi , các công_nhân làm đơn cầu_cứu ngành chức_năng . \n " Thay_đổi cơ_cấu chỉ là cái cớ để doanh_nghiệp buộc công_nhân lâu năm đang hưởng lương thời_gian phải nghỉ_việc " , một công_nhân ký_tên đơn kêu cứu nói . \n Người này dẫn_chứng , sau khi thông_báo được đưa ra , nhiều người được gọi lên để lựa_chọn phương_án . Nếu công_nhân chấp_thuận chuyển sang nhận lương sản_phẩm sẽ được giữ lại nhưng lương cơ_bản giảm xuống mức gần 5 triệu đồng mỗi tháng . Trường_hợp không đồng_ý , công_ty đơn_phương chấm_dứt hợp_đồng lao_động theo phương_án . \n Nữ_công_nhân cho biết tổ may của chị có hơn 30 người nhưng chỉ những người đang hưởng lương thời_gian , có thâm_niên mới thuộc diện bị cắt_giảm . Bản_thân chị là tổ_trưởng , gắn_bó với công_ty 17 năm , lương cơ_bản hơn 9 triệu đồng mỗi tháng cũng phải ra đi . \n Công_ty Nobland Việt_Nam 100 % vốn Hàn_Quốc , hoạt_động tại TP HCM từ năm 2003 , chuyên_ngành may_mặc , hiện có hơn 2.500 lao_động . Ban_đầu , công_ty trả lương theo thời_gian ( ngày làm 8 tiếng ) . Mức lương thấp nhất cho công_nhân mới sẽ cao hơn tối_thiểu vùng 7 % . Sau đó , cứ mỗi năm lương trả cho lao_động tăng thêm 5 % . Người thâm_niên sẽ có lương cơ_bản và đây cũng là mức lương cao làm căn_cứ đóng bảo_hiểm xã_hội . \n Mấy năm trở_lại đây , công_ty bắt_đầu chuyển_đổi sang tính lương sản_phẩm . Tất_cả công_nhân cùng nhận mức lương cơ_bản khoảng 5 triệu đồng mỗi tháng và phụ_cấp 150.000 đồng . Ngoài_ra , họ sẽ được chia thưởng năng_suất dựa trên mức_độ hoàn_thành_công_việc của cả chuyền và từng người . Những công_nhân được tuyển mới đều áp_dụng cách tính này . Tuy_nhiên , cách tính bị công_nhân lâu năm phản_ứng khi lương cơ_bản giảm mạnh . Cuối năm 2021 , hơn 1.000 công_nhân đã ngừng việc phản_đối nên công_ty tạm ngưng . \n Một công_nhân có thâm_niên 17 năm làm_việc ở tổ cắt cho biết cách tính lương thời_gian đã được công_ty thống_nhất với công_nhân ngay từ đầu và ghi rõ trong hợp_đồng lao_động . Nếu có bất_kỳ thay_đổi nào phải thỏa_thuận lại , trường_hợp không đạt được tiếng nói_chung công_ty cần thương_lượng chấm_dứt hợp_đồng . \n " Tuy_nhiên nhà_máy phải đền_bù thỏa_đáng cho người lao_động , không_thể lấy lý_do thay_đổi cơ_cấu để ép chúng_tôi nghỉ_việc " , nữ công_nhân nói . Ở tuổi 40 , chị khó tìm được_việc mới trong khi số tiền trợ_cấp mất việc quá ít_ỏi . \n Nghiên_cứu của Trung_tâm nghiên_cứu quan_hệ lao_động cho thấy , việc trả lương sản_phẩm buộc lao_động dốc hết_sức để làm_việc . Công_nhân có_thể phải nhịn tiểu , hạn_chế uống nước để kịp tiến_độ . Các khảo_sát đã chỉ ra với một_số ngành như dệt may , lắp_ráp điện_tử năng_suất lao_động đạt cực_đại ở 2 - 3 năm đầu khi lao_động còn trẻ và giảm dần sau 10 - 15 năm . Dù phương_pháp trả lương theo sản_phẩm ngày_càng phổ_biến , nhiều nước không khuyến_khích vì những hệ_quả tạo ra cho lao_động . \n Ngoài_ra , nội_dung thay_đổi cơ_cấu mà doanh_nghiệp gửi lên Hepza có sự thống_nhất của công_đoàn . Tuy_nhiên , trước phản_ứng của công_nhân , sáng 24 / 8 , công_đoàn Công_ty Nobland lại có văn_bản mới gửi ban giám_đốc đề_nghị xem_xét_lại các kiến_nghị của người lao_động . \n Cụ_thể , dù doanh_nghiệp đối_thoại với công_đoàn nhưng danh_sách lao_động bị cắt_giảm không được công_bố khiến họ bị_động . Công_nhân cũng không đồng thuận với mức chi_trả và đề_nghị ngoài trợ_cấp mất việc , mỗi năm làm_việc còn lại công_ty phải hỗ_trợ thêm nửa tháng lương . \n',
|
| 111 |
+
'Hội_đồng Giáo_dục Trung_ương thuộc Bộ Giáo_dục Nhật_Bản hôm 28 / 8 đề_xuất kiểm_tra giờ học ở tất_cả trường tiểu_học và trung_học cơ_sở công_lập nhằm cải_cách hoạt_động giảng_dạy . \n Theo tiêu_chuẩn , hàng năm mỗi học_sinh có 1.015 tiết học . Mỗi tiết kéo_dài 45 phút ở trường tiểu_học và 50 phút ở trường trung_học cơ_sở . Sau khi kiểm_tra , những trường có số giờ dạy hàng năm vượt so với mức này ( từ 1.086 giờ trở lên ) cần cắt_giảm , bắt_đầu_từ năm tới . \n Một cuộc khảo_sát do Viện nghiên_cứu của Liên_đoàn Công_đoàn Nhật_Bản ( Rengo ) thực_hiện năm 2022 cho thấy thời_gian làm ngoài giờ trung_bình của giáo_viên là 123 giờ 16 phút mỗi tháng , vượt xa ngưỡng " có_thể tử_vong do làm_việc quá_sức " ( 80 giờ mỗi tháng ) do Bộ Lao_động Nhật_Bản quy_định . \n Tại Nhật_Bản , trường_học hiện bị coi là nơi l��m_việc " đen " , vì các quy_định lao_động thường_xuyên bị coi_thường . Đây được coi là lý_do lớn nhất khiến nhiều người không muốn ứng_tuyển làm giáo_viên . \n Hồi giữa tháng 8 , cơ_quan này đã thảo_luận việc tăng thù_lao làm ngoài giờ cho giáo_viên trường công_lập , hiện ở mức 4 % mức lương hàng tháng . Theo Hội_đồng , công_việc của giáo_viên có tính_chất đặc_thù nên không_thể áp_dụng cách tính như các công_chức khác . \n Nhiều địa_phương đã áp_dụng một_số biện_pháp để giảm áp_lực làm_việc của giáo_viên . \n Tại thành_phố Gero , tỉnh Gifu , cả 6 trường trung_học cơ_sở đều đẩy thời_gian tan học của học_sinh từ 18h lên 16h30 từ năm_ngoái . Giáo_viên có thời_gian họp sớm hơn trong ngày , giúp họ giảm đáng_kể thời_gian làm ngoài giờ . Còn thành_phố Kakegawa , tỉnh Shizuoka chuyển toàn_bộ hoạt_động ngoại khóa ở trường trung_học cơ_sở sang hoạt_động câu lạc_bộ cộng_đồng vào mùa hè năm 2026 . \n',
|
| 112 |
+
]
|
| 113 |
+
)
|
| 114 |
+
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]
|
| 115 |
+
```
|
| 116 |
+
|
| 117 |
+
<!--
|
| 118 |
+
### Direct Usage (Transformers)
|
| 119 |
+
|
| 120 |
+
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
|
| 121 |
+
|
| 122 |
+
</details>
|
| 123 |
+
-->
|
| 124 |
+
|
| 125 |
+
<!--
|
| 126 |
+
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
|
| 127 |
+
|
| 128 |
+
You can finetune this model on your own dataset.
|
| 129 |
+
|
| 130 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 131 |
+
|
| 132 |
+
</details>
|
| 133 |
+
-->
|
| 134 |
+
|
| 135 |
+
<!--
|
| 136 |
+
### Out-of-Scope Use
|
| 137 |
+
|
| 138 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
| 139 |
+
-->
|
| 140 |
+
|
| 141 |
+
## Evaluation
|
| 142 |
+
|
| 143 |
+
### Metrics
|
| 144 |
+
|
| 145 |
+
#### Cross Encoder Binary Classification
|
| 146 |
+
|
| 147 |
+
* Dataset: `Quora-dev`
|
| 148 |
+
* Evaluated with [<code>CEBinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/evaluation.html#sentence_transformers.cross_encoder.evaluation.CEBinaryClassificationEvaluator)
|
| 149 |
+
|
| 150 |
+
| Metric | Value |
|
| 151 |
+
|:----------------------|:-----------|
|
| 152 |
+
| accuracy | 0.9692 |
|
| 153 |
+
| accuracy_threshold | 0.6976 |
|
| 154 |
+
| f1 | 0.8289 |
|
| 155 |
+
| f1_threshold | 0.1978 |
|
| 156 |
+
| precision | 0.8373 |
|
| 157 |
+
| recall | 0.8206 |
|
| 158 |
+
| **average_precision** | **0.8814** |
|
| 159 |
+
|
| 160 |
+
<!--
|
| 161 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
| 162 |
+
|
| 163 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
| 164 |
+
-->
|
| 165 |
+
|
| 166 |
+
<!--
|
| 167 |
+
### Recommendations
|
| 168 |
+
|
| 169 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
| 170 |
+
-->
|
| 171 |
+
|
| 172 |
+
## Training Details
|
| 173 |
+
|
| 174 |
+
### Training Dataset
|
| 175 |
+
|
| 176 |
+
#### Unnamed Dataset
|
| 177 |
+
|
| 178 |
+
* Size: 29,700 training samples
|
| 179 |
+
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
|
| 180 |
+
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
|
| 181 |
+
| | sentence_0 | sentence_1 | label |
|
| 182 |
+
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------|
|
| 183 |
+
| type | string | string | int |
|
| 184 |
+
| details | <ul><li>min: 34 characters</li><li>mean: 108.12 characters</li><li>max: 361 characters</li></ul> | <ul><li>min: 438 characters</li><li>mean: 3019.32 characters</li><li>max: 9121 characters</li></ul> | <ul><li>0: ~90.60%</li><li>1: ~9.40%</li></ul> |
|
| 185 |
+
* Samples:
|
| 186 |
+
| sentence_0 | sentence_1 | label |
|
| 187 |
+
|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
|
| 188 |
+
| <code>Sau 3 ngày đau mắt không thuyên_giảm , bé đã được dẫn đến bệnh_viện khám .</code> | <code>Thấy con_gái 4 tuổi bị đau mắt đỏ , chị Chi , 27 tuổi , ở Tây_Hồ , gọi điện cầu_cứu người bạn thân xin đơn thuốc vì trước đó con của người bạn này cũng nhiễm_bệnh . Đơn thuốc ghi một loại thuốc kháng_sinh và một loại nước_mắt nhân_tạo , kèm hướng_dẫn cách chăm_sóc . <br> " Sáng nay thấy mắt con hơi đỏ , nghĩ con chớm bệnh nên chưa muốn đưa đi khám . Giờ này vào bệnh_viện chỗ nào cũng đông bệnh_nhân , trước_mắt tôi tự nhỏ thuốc cho con , nếu không đỡ mới đi viện " , chị Chi chia_sẻ , hôm 29 / 8 . <br> Ba ngày sau , chị cho con nhập_viện vì tình_trạng ngày_càng nặng , hai mắt trẻ sưng_vù , đau nhức , bác_sĩ kết_luận võng_mạc bệnh_nhi bị trầy_xước - một biến_chứng của đau mắt đỏ , nếu không chữa_trị kịp_thời nguy_cơ giảm thị_lực . <br> Còn con_trai 7 tuổi của chị Lan ở Bắc_Ninh bị đau mắt đỏ lần thứ 2 trong mùa dịch năm nay . Hai tháng trước , chị ra_hiệu thuốc gần nhà mua thuốc nhỏ mắt cho con , sau vài ngày thì khỏi . Lần tái_mắc này , chị cũng dùng đơn thuốc cũ nhưng không có tác_dụng , mắt trẻ...</code> | <code>1</code> |
|
| 189 |
+
| <code>Công_ty tái_cấu_trúc Evergrande yêu_cầu mỗi nhóm có 35 % trái chủ đồng_ý .</code> | <code>Chị Nguyễn_Thị_Huyền , Quản_đốc phân_xưởng may của Nhà_máy dệt_kim Haprosimex ( Công_ty Cổ_phần tập_đoàn Haprosimex ) , bật khóc trong hội_thảo chủ_đề nợ đóng BHXH ngày 21 / 7 , khi kể lại 6 năm đi đòi quyền_lợi từ 2017 đến hết tháng 3 năm nay . <br> Doanh_nghiệp nợ BHXH gần 500 công_nhân từ tháng 7 / 2011 và nợ lương từ tháng 1 / 2017 đến hết tháng 3 / 2023 tổng_cộng hơn 15 tỷ đồng . Người lao_động nhiều lần tìm gặp lãnh_đạo công_ty qua các thời_kỳ , nhưng chỉ nhận được câu trả_lời " doanh_nghiệp khó_khăn , chưa có tiền chi_trả " . <br> Theo chị Huyền , nhiều nữ công_nhân ngóng chế_độ thai_sản từ lúc mang bầu tới khi con lớn vẫn chưa được nhận . Người qua_đời không có tử_tuất , hết tuổi lao_động không có lương hưu . Công_nhân lành_nghề không_thể chuyển việc vì không chốt được sổ BHXH , phải xoay sang rửa bát , chạy xe_ôm . <br> Nữ quản_đốc nghẹn giọng khi nhắc hoàn_cảnh chị_em công_nhân Lê_Thị Là , Lê_Thị Ngân . Trước tháng 3 / 2023 , chị Là hai lần sinh con nhưng chưa được hưởng một đồng thai...</code> | <code>0</code> |
|
| 190 |
+
| <code>Max_Verstappen , Fernando_Alonso và Carlos_Sainz đã quyết_định về pit ở cuối vòng hai để thay lốp , mặc_dù phương_án này khiến họ thiệt_hại khoảng 16 giây so với việc về pit ở vòng đầu , nhưng đây là quyết_định hợp_lý để tối_ưu_hóa hiệu_suất trong điều_kiện thời_tiết biến_đổi .</code> | <code>Irish Open 2023 hạ_màn ngày 3 / 9 với chức vô_địch thuộc về Smilla Tarning_Soenderby , còn Van_Dam đứng T2 với Lisa_Pettersson . Đây là kết_quả sau khi Van_Dam và Pettersson cùng thua Soenderby ở hố phụ ( playoff ) . <br> Tại phần_đấu playoff này , Van_Dam phải phát bằng gậy gỗ số 3 do driver bị gãy trên đường từ green trở_lại khu phát bằng xe điện không mui do trọng_tài Ladies_European Tour cầm lái . <br> Sự_cố xảy ra lúc xe rẽ ra đường_nhựa , luồn dưới dây thừng giới_hạn khu_vực thi_đấu . Van_Dam nâng dây cho xe qua , nhưng nó vướng phần đuôi , ngay chỗ để túi gậy . Và vì_thế , cả bộ " công_cụ lao_động " đổ xuống mặt sân , riêng đầu gậy driver đứt gọn , trong khi nó là hàng dự_phòng và duy_nhất cho golfer Hà_Lan sau khi cây chính hỏng trong quá_trình theo cô lên máy_bay theo diện hành_lý ký_gửi để đến Irish_Open . <br> Không còn " vũ_khí " sở_trường , golfer Nam_Phi phải phát bằng gậy gỗ số 3 khi đấu playoff tại hố 18 par5 với Pettersson và Soenderby , do cả ba_cùng điểm - 16 sau bốn vòng quy...</code> | <code>0</code> |
|
| 191 |
+
* Loss: [<code>BinaryCrossEntropyLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/cross_encoder/losses.html#binarycrossentropyloss) with these parameters:
|
| 192 |
+
```json
|
| 193 |
+
{
|
| 194 |
+
"activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
|
| 195 |
+
"pos_weight": null
|
| 196 |
+
}
|
| 197 |
+
```
|
| 198 |
+
|
| 199 |
+
### Training Hyperparameters
|
| 200 |
+
#### Non-Default Hyperparameters
|
| 201 |
+
|
| 202 |
+
- `eval_strategy`: steps
|
| 203 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 32
|
| 204 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 32
|
| 205 |
+
- `num_train_epochs`: 1
|
| 206 |
+
- `disable_tqdm`: False
|
| 207 |
+
|
| 208 |
+
#### All Hyperparameters
|
| 209 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
| 210 |
+
|
| 211 |
+
- `overwrite_output_dir`: False
|
| 212 |
+
- `do_predict`: False
|
| 213 |
+
- `eval_strategy`: steps
|
| 214 |
+
- `prediction_loss_only`: True
|
| 215 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 32
|
| 216 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 32
|
| 217 |
+
- `per_gpu_train_batch_size`: None
|
| 218 |
+
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
|
| 219 |
+
- `gradient_accumulation_steps`: 1
|
| 220 |
+
- `eval_accumulation_steps`: None
|
| 221 |
+
- `torch_empty_cache_steps`: None
|
| 222 |
+
- `learning_rate`: 5e-05
|
| 223 |
+
- `weight_decay`: 0.0
|
| 224 |
+
- `adam_beta1`: 0.9
|
| 225 |
+
- `adam_beta2`: 0.999
|
| 226 |
+
- `adam_epsilon`: 1e-08
|
| 227 |
+
- `max_grad_norm`: 1
|
| 228 |
+
- `num_train_epochs`: 1
|
| 229 |
+
- `max_steps`: -1
|
| 230 |
+
- `lr_scheduler_type`: linear
|
| 231 |
+
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
|
| 232 |
+
- `warmup_ratio`: 0.0
|
| 233 |
+
- `warmup_steps`: 0
|
| 234 |
+
- `log_level`: passive
|
| 235 |
+
- `log_level_replica`: warning
|
| 236 |
+
- `log_on_each_node`: True
|
| 237 |
+
- `logging_nan_inf_filter`: True
|
| 238 |
+
- `save_safetensors`: True
|
| 239 |
+
- `save_on_each_node`: False
|
| 240 |
+
- `save_only_model`: False
|
| 241 |
+
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
|
| 242 |
+
- `no_cuda`: False
|
| 243 |
+
- `use_cpu`: False
|
| 244 |
+
- `use_mps_device`: False
|
| 245 |
+
- `seed`: 42
|
| 246 |
+
- `data_seed`: None
|
| 247 |
+
- `jit_mode_eval`: False
|
| 248 |
+
- `use_ipex`: False
|
| 249 |
+
- `bf16`: False
|
| 250 |
+
- `fp16`: False
|
| 251 |
+
- `fp16_opt_level`: O1
|
| 252 |
+
- `half_precision_backend`: auto
|
| 253 |
+
- `bf16_full_eval`: False
|
| 254 |
+
- `fp16_full_eval`: False
|
| 255 |
+
- `tf32`: None
|
| 256 |
+
- `local_rank`: 0
|
| 257 |
+
- `ddp_backend`: None
|
| 258 |
+
- `tpu_num_cores`: None
|
| 259 |
+
- `tpu_metrics_debug`: False
|
| 260 |
+
- `debug`: []
|
| 261 |
+
- `dataloader_drop_last`: False
|
| 262 |
+
- `dataloader_num_workers`: 0
|
| 263 |
+
- `dataloader_prefetch_factor`: None
|
| 264 |
+
- `past_index`: -1
|
| 265 |
+
- `disable_tqdm`: False
|
| 266 |
+
- `remove_unused_columns`: True
|
| 267 |
+
- `label_names`: None
|
| 268 |
+
- `load_best_model_at_end`: False
|
| 269 |
+
- `ignore_data_skip`: False
|
| 270 |
+
- `fsdp`: []
|
| 271 |
+
- `fsdp_min_num_params`: 0
|
| 272 |
+
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
|
| 273 |
+
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
|
| 274 |
+
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
|
| 275 |
+
- `deepspeed`: None
|
| 276 |
+
- `label_smoothing_factor`: 0.0
|
| 277 |
+
- `optim`: adamw_torch
|
| 278 |
+
- `optim_args`: None
|
| 279 |
+
- `adafactor`: False
|
| 280 |
+
- `group_by_length`: False
|
| 281 |
+
- `length_column_name`: length
|
| 282 |
+
- `ddp_find_unused_parameters`: None
|
| 283 |
+
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
|
| 284 |
+
- `ddp_broadcast_buffers`: False
|
| 285 |
+
- `dataloader_pin_memory`: True
|
| 286 |
+
- `dataloader_persistent_workers`: False
|
| 287 |
+
- `skip_memory_metrics`: True
|
| 288 |
+
- `use_legacy_prediction_loop`: False
|
| 289 |
+
- `push_to_hub`: False
|
| 290 |
+
- `resume_from_checkpoint`: None
|
| 291 |
+
- `hub_model_id`: None
|
| 292 |
+
- `hub_strategy`: every_save
|
| 293 |
+
- `hub_private_repo`: None
|
| 294 |
+
- `hub_always_push`: False
|
| 295 |
+
- `gradient_checkpointing`: False
|
| 296 |
+
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
|
| 297 |
+
- `include_inputs_for_metrics`: False
|
| 298 |
+
- `include_for_metrics`: []
|
| 299 |
+
- `eval_do_concat_batches`: True
|
| 300 |
+
- `fp16_backend`: auto
|
| 301 |
+
- `push_to_hub_model_id`: None
|
| 302 |
+
- `push_to_hub_organization`: None
|
| 303 |
+
- `mp_parameters`:
|
| 304 |
+
- `auto_find_batch_size`: False
|
| 305 |
+
- `full_determinism`: False
|
| 306 |
+
- `torchdynamo`: None
|
| 307 |
+
- `ray_scope`: last
|
| 308 |
+
- `ddp_timeout`: 1800
|
| 309 |
+
- `torch_compile`: False
|
| 310 |
+
- `torch_compile_backend`: None
|
| 311 |
+
- `torch_compile_mode`: None
|
| 312 |
+
- `dispatch_batches`: None
|
| 313 |
+
- `split_batches`: None
|
| 314 |
+
- `include_tokens_per_second`: False
|
| 315 |
+
- `include_num_input_tokens_seen`: False
|
| 316 |
+
- `neftune_noise_alpha`: None
|
| 317 |
+
- `optim_target_modules`: None
|
| 318 |
+
- `batch_eval_metrics`: False
|
| 319 |
+
- `eval_on_start`: False
|
| 320 |
+
- `use_liger_kernel`: False
|
| 321 |
+
- `eval_use_gather_object`: False
|
| 322 |
+
- `average_tokens_across_devices`: False
|
| 323 |
+
- `prompts`: None
|
| 324 |
+
- `batch_sampler`: batch_sampler
|
| 325 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
|
| 326 |
+
- `router_mapping`: {}
|
| 327 |
+
- `learning_rate_mapping`: {}
|
| 328 |
+
|
| 329 |
+
</details>
|
| 330 |
+
|
| 331 |
+
### Training Logs
|
| 332 |
+
| Epoch | Step | Training Loss | Quora-dev_average_precision |
|
| 333 |
+
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------------------:|
|
| 334 |
+
| 0.5382 | 500 | 0.1773 | 0.8343 |
|
| 335 |
+
| 1.0 | 929 | - | 0.8814 |
|
| 336 |
+
|
| 337 |
+
|
| 338 |
+
### Framework Versions
|
| 339 |
+
- Python: 3.10.12
|
| 340 |
+
- Sentence Transformers: 5.1.2
|
| 341 |
+
- Transformers: 4.47.0
|
| 342 |
+
- PyTorch: 2.5.1+cu121
|
| 343 |
+
- Accelerate: 1.2.1
|
| 344 |
+
- Datasets: 3.2.0
|
| 345 |
+
- Tokenizers: 0.21.0
|
| 346 |
+
|
| 347 |
+
## Citation
|
| 348 |
+
|
| 349 |
+
### BibTeX
|
| 350 |
+
|
| 351 |
+
#### Sentence Transformers
|
| 352 |
+
```bibtex
|
| 353 |
+
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
| 354 |
+
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
| 355 |
+
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
| 356 |
+
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
| 357 |
+
month = "11",
|
| 358 |
+
year = "2019",
|
| 359 |
+
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
| 360 |
+
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
| 361 |
+
}
|
| 362 |
+
```
|
| 363 |
+
|
| 364 |
+
<!--
|
| 365 |
+
## Glossary
|
| 366 |
+
|
| 367 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
| 368 |
+
-->
|
| 369 |
+
|
| 370 |
+
<!--
|
| 371 |
+
## Model Card Authors
|
| 372 |
+
|
| 373 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
| 374 |
+
-->
|
| 375 |
+
|
| 376 |
+
<!--
|
| 377 |
+
## Model Card Contact
|
| 378 |
+
|
| 379 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
| 380 |
+
-->
|
added_tokens.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"<mask>": 64000
|
| 3 |
+
}
|
bpe.codes
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,38 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"_name_or_path": "itdainb/PhoRanker",
|
| 3 |
+
"architectures": [
|
| 4 |
+
"RobertaForSequenceClassification"
|
| 5 |
+
],
|
| 6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
| 7 |
+
"bos_token_id": 0,
|
| 8 |
+
"classifier_dropout": null,
|
| 9 |
+
"eos_token_id": 2,
|
| 10 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
| 11 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
| 12 |
+
"hidden_size": 768,
|
| 13 |
+
"id2label": {
|
| 14 |
+
"0": "LABEL_0"
|
| 15 |
+
},
|
| 16 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
| 17 |
+
"intermediate_size": 3072,
|
| 18 |
+
"label2id": {
|
| 19 |
+
"LABEL_0": 0
|
| 20 |
+
},
|
| 21 |
+
"layer_norm_eps": 1e-05,
|
| 22 |
+
"max_position_embeddings": 258,
|
| 23 |
+
"model_type": "roberta",
|
| 24 |
+
"num_attention_heads": 12,
|
| 25 |
+
"num_hidden_layers": 12,
|
| 26 |
+
"pad_token_id": 1,
|
| 27 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
| 28 |
+
"sentence_transformers": {
|
| 29 |
+
"activation_fn": "torch.nn.modules.activation.Sigmoid",
|
| 30 |
+
"version": "5.1.2"
|
| 31 |
+
},
|
| 32 |
+
"tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
|
| 33 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
| 34 |
+
"transformers_version": "4.47.0",
|
| 35 |
+
"type_vocab_size": 1,
|
| 36 |
+
"use_cache": true,
|
| 37 |
+
"vocab_size": 64001
|
| 38 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
|
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
| 2 |
+
oid sha256:654d7c9932668ff1cff8f07a24c4771a8f9a92254d8698108d7bcc68e60c7198
|
| 3 |
+
size 540020308
|
special_tokens_map.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,9 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"bos_token": "<s>",
|
| 3 |
+
"cls_token": "<s>",
|
| 4 |
+
"eos_token": "</s>",
|
| 5 |
+
"mask_token": "<mask>",
|
| 6 |
+
"pad_token": "<pad>",
|
| 7 |
+
"sep_token": "</s>",
|
| 8 |
+
"unk_token": "<unk>"
|
| 9 |
+
}
|
tokenizer_config.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,55 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"added_tokens_decoder": {
|
| 3 |
+
"0": {
|
| 4 |
+
"content": "<s>",
|
| 5 |
+
"lstrip": false,
|
| 6 |
+
"normalized": false,
|
| 7 |
+
"rstrip": false,
|
| 8 |
+
"single_word": false,
|
| 9 |
+
"special": true
|
| 10 |
+
},
|
| 11 |
+
"1": {
|
| 12 |
+
"content": "<pad>",
|
| 13 |
+
"lstrip": false,
|
| 14 |
+
"normalized": false,
|
| 15 |
+
"rstrip": false,
|
| 16 |
+
"single_word": false,
|
| 17 |
+
"special": true
|
| 18 |
+
},
|
| 19 |
+
"2": {
|
| 20 |
+
"content": "</s>",
|
| 21 |
+
"lstrip": false,
|
| 22 |
+
"normalized": false,
|
| 23 |
+
"rstrip": false,
|
| 24 |
+
"single_word": false,
|
| 25 |
+
"special": true
|
| 26 |
+
},
|
| 27 |
+
"3": {
|
| 28 |
+
"content": "<unk>",
|
| 29 |
+
"lstrip": false,
|
| 30 |
+
"normalized": false,
|
| 31 |
+
"rstrip": false,
|
| 32 |
+
"single_word": false,
|
| 33 |
+
"special": true
|
| 34 |
+
},
|
| 35 |
+
"64000": {
|
| 36 |
+
"content": "<mask>",
|
| 37 |
+
"lstrip": false,
|
| 38 |
+
"normalized": false,
|
| 39 |
+
"rstrip": false,
|
| 40 |
+
"single_word": false,
|
| 41 |
+
"special": true
|
| 42 |
+
}
|
| 43 |
+
},
|
| 44 |
+
"bos_token": "<s>",
|
| 45 |
+
"clean_up_tokenization_spaces": false,
|
| 46 |
+
"cls_token": "<s>",
|
| 47 |
+
"eos_token": "</s>",
|
| 48 |
+
"extra_special_tokens": {},
|
| 49 |
+
"mask_token": "<mask>",
|
| 50 |
+
"model_max_length": 256,
|
| 51 |
+
"pad_token": "<pad>",
|
| 52 |
+
"sep_token": "</s>",
|
| 53 |
+
"tokenizer_class": "PhobertTokenizer",
|
| 54 |
+
"unk_token": "<unk>"
|
| 55 |
+
}
|
vocab.txt
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|