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-# {MODEL_NAME}
+# anatel/bert-augmented-pt-anatel
 
-This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search.
+O modelo foi treinado seguindo a estratégia descrita no [Augmented SBERT](https://www.sbert.net/examples/training/data_augmentation/README.html) para retreinar o modelo BERT para o contexto da Anatel. O objetivo final é retreinar o modelo BERT mesmo com poucos textos rotulados para a tarefa desejada. Para a execução do script é necessário ter o modelo cross-encoder que pode ser encontrado em https://huggingface.co/anatel/cross-encoder-pt-anatel-metadados-assunto
 
-<!--- Describe your model here -->
+Config : 
+
+    ```
+    Total de exemplos de treino = 646437
+    Total de exemplos de validação = 6530.
+    Epochs = 3
+    max_length = 512
+    train_batch_size = 8
+    Tempo de duração ~ 18h
+    Métricas = Cosine-Similarity :	Pearson: 0.9359	Spearman: 0.8874
+    ```
+
+
+# Texto default pacote sentence_transformers
 
 ## Usage (Sentence-Transformers)