Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
roberta
feature-extraction
dense
Generated from Trainer
dataset_size:2857
loss:CosineSimilarityLoss
Instructions to use hungq/hust_sbert_2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use hungq/hust_sbert_2 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("hungq/hust_sbert_2") sentences = [ "Bậc trình đ ộ dựa trên quy đ ịnh tại Bảng 2.1 c ủa Phụ lục II. \nĐối với các ch ứng ch ỉ APTIS ESOL, Cambridge Assessment English, PEIC: Sinh viên đ ạt chứng ch ỉ A1 sẽ thuộc Nhóm 2; đạt \nchứng ch ỉ A2 sẽ thuộc Nhóm 3. \n \n2 \n \n \n Bảng 3.2 Yêu c ầu trình đ ộ tiếng Anh theo học kỳ và chu ẩn ngoại ngữ đầu ra khi xét t ốt nghi ệp \nHạng m ục Yêu cầu \nĐăng ký h ọc tập cho h ọc kỳ 1 Được xếp lớp học theo quy đ ịnh tại Bảng 3.1 Đăng ký h ọc tập cho h ọc kỳ 2 \nĐăng ký h ọc tập cho h ọc kỳ 3 Sinh viên ph ải đăng ký h ọc song hành h ọc phần FL1133 \nTiếng Anh cơ sở 3 nếu chưa học hoặc chưa được miễn. \nĐăng ký h ọc tập cho h ọc kỳ 4 Sinh viên ph ải đăng ký h ọc song hành h ọc phần FL113 4 \nTiếng Anh cơ s ở 4 nếu chưa học hoặc chưa được miễn.", "ĐỐI VỚI CÁC CHƯƠNG TRÌNH TIÊN TI ẾN (ELITECH) TĂNG CƯ ỜNG NGO ẠI NG Ữ VÀ CTĐT H ỢP TÁC QU ỐC TẾ \nCÓ NGO ẠI NG Ữ CHÍNH LÀ TI ẾNG ANH \n(Kèm theo Quy ết định số /QĐ-ĐHBK ngày tháng năm 2025 của Giám đ ốc Đại học Bách khoa Hà N ội) \nBảng 4.1 Danh m ục các h ọc phần tiếng Anh thu ộc khối ngo ại ngữ cơ bản và đi ều kiện mi ễn học \n(Bảng 4.1 này không áp d ụng với CTĐT hợp tác v ới Đại học TROY, Hoa K ỳ) \nTT Mã h ọc \nphần Tên h ọc phần Thời lượng Học phần đư ợc miễn và học kỳ xếp lớp học \nNhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 Nhóm 4 \n1 FL1211 Listening 1 3(3-1-0-6) \nKỳ 1 M M M \n2 FL1212 Speaking 1 3(3-1-0-6) M M M \n3 FL1213 Reading 1 3(3-0-0-6) M M M \n4 FL1214 Writing 1 3(3-1-0-6) M M M \n5 FL1221 Listening 2 2(2-1-0-4) \nKỳ 2 Kỳ 1 M M \n6 FL1222 Speaking 2 1(1-1-0-4) M M", "học phần bắt buộc. Lộ trình học tập đối với các học phần ngoại ngữ được quy định như \nsau: \n \n \n3 \n a. Ban Đào tạo sẽ đăng ký các học phần ngoại ngữ đối với 2 học kỳ đầu cho sinh \nviên dựa theo kết quả phân loại trình độ ngoại ngữ đầu v ào. \nb. Học kỳ thứ 3: dành cho sinh viên để tự đăng ký học lại các học phần ngoại ngữ \nkhông đạt ở 2 học kỳ đầu (nếu có) và chủ động thi chứng chỉ ngoại ngữ. \nc. Từ kỳ thứ 4 trở đi: Ban Đào tạo sẽ thực hiện việc đăng ký bắt buộc các học phần \nngoại ngữ đối với các sinh viên không đạt chuẩn ngoại ngữ theo số lượng tín chỉ tích lũy . \n2. Trong quá trình học tập, nếu sinh viên đạt được chứng chỉ ngoại ngữ theo qu y \nđịnh sẽ được xét miễn các học phần ngoại ngữ tương ứng với trình độ đạt được. Các học", "d) Phòng Tài chính-Kế toán chủ trì xây dựng định mức kinh phí hỗ trợ xây dựng bài\r\ngiảng B-Learning theo đặt hàng của Trường và thực hiện các thủ tục tài chính có liên quan.\r\n\r\nđ) Phòng Tô chức cán bộ chủ trì, phối hợp với Phòng Đào tạo thực hiện đánh giá, xét\r\nduyệt khen thưởng giảng viên thực hiện B-Learning hiệu quả theo từng năm học.\r\n\r\nĐiều 9. Hiệu lực thi hành\r\n\r\nQuy định này được áp dụng từ học kỳ 2 năm học 2020-2021. Các quy định trước đây\r\ntrái với Quy định này đều bị bãi bỏ.\r\n\r\nIỀU TRƯỞNG ư\r\n\r\nĐà TRƯỞNG\r\n\r\n\f` PHỤ LỤC\r\n(kèm Quy định về tổ chức hoạt. động đạy-học trên nên tảng công nghệ kết nội và Irực IHUÊN,\r\nbạn hành theo Quyêt định số 1315/QÐ-ĐHBK-ĐT ngày 29 tháng 6 năm 2021 của Hiệu\r\ntrưởng Trường Đại học Bách khoa Hà nội)" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| { | |
| "__version__": { | |
| "sentence_transformers": "5.1.2", | |
| "transformers": "4.57.1", | |
| "pytorch": "2.9.0+cu126" | |
| }, | |
| "model_type": "SentenceTransformer", | |
| "prompts": { | |
| "query": "", | |
| "document": "" | |
| }, | |
| "default_prompt_name": null, | |
| "similarity_fn_name": "cosine" | |
| } |