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- vocab.txt +0 -0
1_Pooling/config.json
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---
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language: []
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library_name: sentence-transformers
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tags:
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- sentence-transformers
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- sentence-similarity
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- feature-extraction
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- dataset_size:10K<n<100K
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9 |
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- loss:ContrastiveLoss
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+
base_model: neuralmind/bert-large-portuguese-cased
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11 |
+
widget:
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12 |
+
- source_sentence: ' O projeto de lei visa alterar o art. 1.788 do Código Civil para
|
13 |
+
normatizar a sucessão de bens e contas digitais do autor da herança de qualidade
|
14 |
+
patrimonial. O projeto pretende tratar do tema relevante e atual de herança digital,
|
15 |
+
que tem sido objeto de diversos casos no Judiciário, e estabelecer medidas para
|
16 |
+
a pacificação de conflitos sociais.'
|
17 |
+
sentences:
|
18 |
+
- ' O projeto de lei visa alterar o art. 1.788 do Código Civil, estabelecendo que
|
19 |
+
os herdeiros terão direito acesso e controle sobre contas digitais e arquivos
|
20 |
+
de serviços online de falecidos, sem precisar de autorização judicial. A medida
|
21 |
+
busca regularizar e uniformizar o tratamento das sucessões bens contas digitais,
|
22 |
+
evitando conflitos sociais e garantindo o direito dos herdeiros.'
|
23 |
+
- ' O projeto de lei visa alterar a redação do Art. 43 da Lei nº 8.078/90, permitindo
|
24 |
+
a inclusão de cadastros negativos de consumidores em bancos de dados, contestando
|
25 |
+
débitos líquidos certos sendo contestados judicialmente. Essa alteração busca
|
26 |
+
adequar as disposições legais às novas necessidades do mercado e evitar a exclusão
|
27 |
+
de consumidores dos bancos de dados. Ao permitir a inclusão de cadastros negativos,
|
28 |
+
o projeto busca evitar a pressão de fornecedores para que os consumidores reconheçam
|
29 |
+
débitos que não são verdadeiros.'
|
30 |
+
- ' O projeto de lei proíbe as centrais de telemarketing de realizar chamadas automatizadas
|
31 |
+
sem a presença de um operador natural. As chamadas devem ter a opção de contato
|
32 |
+
com um atendente natural no primeiro menu eletrônico. A fiscalização será realizada
|
33 |
+
pelo Sistema Nacional de Defesa do Consumidor do Ministério da Justiça. A aplicação
|
34 |
+
da multa de até R$ 2.000.000,00 pode ser aplicada em caso de descumprimento. O
|
35 |
+
projeto visa proteger os cidadãos brasileiros de chamadas agressivas e invasivas.'
|
36 |
+
- source_sentence: ' O projeto de lei proíbe a realização de chamadas telefônicas
|
37 |
+
anônimas, obrigando a identificação do remetente e do destinatário. A justificativa
|
38 |
+
é a necessidade de combater crimes e violações de direitos garantidos, que ocorrem
|
39 |
+
por meio do uso inadequado da telefonia. A proibição será aplicada a partir da
|
40 |
+
data de publicação da lei.'
|
41 |
+
sentences:
|
42 |
+
- ' O projeto de lei visa obrigar as operadoras de telefonia fixa e celular a informarem
|
43 |
+
o código de acesso do usuário chamador em ligações telefônicas, sem ônus para
|
44 |
+
o usuário receptor. A medida busca reforçar a segurança pública e facilitar as
|
45 |
+
investigações e a prisão de criminosos que se escondem atrás da situação anônima
|
46 |
+
da chamada não identificada. O projeto foi apresentado pelo deputado federal Alberto
|
47 |
+
Fraga e justifica-se com a necessidade de combater a criminalidade que utiliza
|
48 |
+
as telecomunicações para perpetrar crimes.'
|
49 |
+
- ' O projeto de lei nº 2007 do sr deputado Deley estabelece concessão de visto
|
50 |
+
temporário para estrangeiros que vierem trabalhar temporariamente em eventos esportivos
|
51 |
+
internacionais no Brasil, como a Copa do Mundo de 2014 e as Olimpíadas. A lei
|
52 |
+
também estabelece facilidades para a concessão de visto e registro de entrada
|
53 |
+
no país para essas pessoas. A justificativa para o projeto é a importância dos
|
54 |
+
eventos esportivos brasileiros e a necessidade de garantir a presença de estrangeiros
|
55 |
+
para a realização desses eventos.'
|
56 |
+
- ' O projeto de lei visa alterar a redação do Art. 43 da Lei nº 8.078/90, permitindo
|
57 |
+
a inclusão de cadastros negativos de consumidores em bancos de dados, contestando
|
58 |
+
débitos líquidos certos sendo contestados judicialmente. Essa alteração busca
|
59 |
+
adequar as disposições legais às novas necessidades do mercado e evitar a exclusão
|
60 |
+
de consumidores dos bancos de dados. Ao permitir a inclusão de cadastros negativos,
|
61 |
+
o projeto busca evitar a pressão de fornecedores para que os consumidores reconheçam
|
62 |
+
débitos que não são verdadeiros.'
|
63 |
+
- source_sentence: ' O projeto de lei visa permitir que os contribuintes deduzam das
|
64 |
+
receitas tributáveis as despesas realizadas com matrículas e mensalidades de cursos
|
65 |
+
de idiomas estrangeiros, com o objetivo de incentivar a educação e o desenvolvimento
|
66 |
+
profissional. A proposta foi apresentada pelo deputado Fernando Coruja e está
|
67 |
+
sendo discutida no Congresso Nacional.'
|
68 |
+
sentences:
|
69 |
+
- ' O projeto de lei nº 2016, de 2016, proposto pelo deputado Aureo, permite a dedução
|
70 |
+
de pagamentos relativos a despesas com cursos de idiomas estrangeiros para apuração
|
71 |
+
do imposto sobre a renda das pessoas físicas. A justificativa para a proposta
|
72 |
+
é que a rede pública de ensino não é capaz de dotar os brasileiros das habilidades
|
73 |
+
necessárias para dominar um idioma estrangeiro, e que a dedução deveria incentivar
|
74 |
+
o custeio dos cursos realizados em escolas privadas. O projeto prevê a dedução
|
75 |
+
de despesas com cursos de idiomas estrangeiros até o limite anual individual de
|
76 |
+
NR$ 2.000,00.'
|
77 |
+
- ' O presente Projeto de Lei visa reformular o Ensino Médio, com o objetivo de
|
78 |
+
torná-lo mais atraente e de qualidade, oferecendo opções formativas para os alunos,
|
79 |
+
com ênfase em línguas, matemáticas, ciências e humanidades, além de habilidades
|
80 |
+
técnicas e sociais. Além disso, estabelece a jornada escolar em tempo integral,
|
81 |
+
permitindo a ampliação das vagas de ensino médio e a redução da taxa de abandono.
|
82 |
+
O projeto também prevê a criação de programas de formação para os professores
|
83 |
+
e a revisão dos conteúdos curriculares.'
|
84 |
+
- ' O projeto de lei dispõe que as operadoras telefonia móvel devem manter um cadastro
|
85 |
+
atualizado com informações dos proprietários dos aparelhos celulares, e que os
|
86 |
+
usuários devem fornecer cópias simples das informações de identificação para a
|
87 |
+
operadora. Além disso, o projeto estabelece penalidades para a utilização indevida
|
88 |
+
dos aparelhos celulares, e prevê a bloqueio do IMEI do aparelho em caso de perda,
|
89 |
+
furto ou roubo. O objetivo do projeto é proteger o patrimônio dos cidadãos e garantir
|
90 |
+
a segurança pública.'
|
91 |
+
- source_sentence: ' O projeto de lei do deputado Washington Reis dispõe isenção ao
|
92 |
+
pagamento de pedágio para motocicletas similares em rodovias federais. A justificativa
|
93 |
+
para essa proposição é que esses veículos causam menos danos às estradas e ao
|
94 |
+
meio ambiente, além de representarem uma economia de gasolina e uma diminuição
|
95 |
+
no volume do tráfego.'
|
96 |
+
sentences:
|
97 |
+
- ' O projeto de lei proposto por Deputado Gutemberg Reis dispõe sobre a isenção
|
98 |
+
de pagamento de pedágio para motocicletas e similares em rodovias federais. A
|
99 |
+
justificativa para essa proposta é que esses veículos, devido às suas características,
|
100 |
+
não causam danos às estradas e ao meio-ambiente, e que eles representam economia
|
101 |
+
de gasolina, diminuição do volume de tráfego e diminuição dos índices de poluição.
|
102 |
+
O projeto de lei busca contemplar esses veículos com uma isenção de pagamento
|
103 |
+
de pedágio em rodovias federais.'
|
104 |
+
- ' O projeto de lei visa alterar o Código Eleitoral para instituir o sistema majoritário
|
105 |
+
uninominal nas eleições para vereadores em municípios com mais de 200.000 eleitores,
|
106 |
+
permitindo que os eleitores tenham certeza de que o seu voto tem efeito direto
|
107 |
+
na escolha do vereador e reduzindo custos de financiamento das campanhas. Além
|
108 |
+
disso, a proposta prevê a extinção do horário eleitoral gratuito no rádio e na
|
109 |
+
televisão para os candidatos a vereador, considerando que o sistema distrital
|
110 |
+
será mais eficaz e menos dispendioso.'
|
111 |
+
- ' O projeto de lei proíbe a realização de ligações telefônicas não identificáveis,
|
112 |
+
com o objetivo de inibir a proliferação de ligações confidenciais com fins de
|
113 |
+
telemarketing e cobrança, e também para reduzir os índices de criminalidade no
|
114 |
+
país. O projeto mantém o dispositivo da Lei Geral de Telecomunicações que assegura
|
115 |
+
ao usuário o direito à não divulgação do seu número telefônico, mas apenas em
|
116 |
+
listas de assinantes. O projeto estabelece um prazo de noventa dias para que a
|
117 |
+
norma proposta passe a vigorar, permitindo que as operadoras adaptem suas redes
|
118 |
+
para adequação ao disposto na proposição.'
|
119 |
+
- source_sentence: ' O projeto de lei visa alterar o artigo 45 da Lei nº 8.080, de
|
120 |
+
19 de setembro de 1990, para permitir o atendimento de serviços saúde para os
|
121 |
+
soldados da Borracha que participaram da Segunda Guerra Mundial, e seus familiares
|
122 |
+
dependentes. O projeto também busca reconhecer o esforço e dedicação dos brasileiros
|
123 |
+
que lutaram na guerra.'
|
124 |
+
sentences:
|
125 |
+
- ' O projeto de lei apresentado pelo deputado Mauro Nazif em 2007 visa sanar uma
|
126 |
+
falha legislativa na Lei nº 7.986/1989, que omite a gratificação natalina para
|
127 |
+
beneficiários de pensões vitalícias. O projeto propõe a alteração da Lei nº 7.986/1989
|
128 |
+
para garantir o recebimento da gratificação natalina para os beneficiários de
|
129 |
+
pensões vitalícias, que atualmente não têm direito a essa benefício. Além disso,
|
130 |
+
o projeto também busca regular a percepção da gratificação natalina para os aposentados
|
131 |
+
e anistiaados.'
|
132 |
+
- ' A proposta de emenda constitucional visa criar as polícias penais federal, estaduais
|
133 |
+
e distrital, e estabelecer as suas atribuições e subordinação. O quadro de servidores
|
134 |
+
das polícias penais será preenchido por meio de concurso público ou da transformação
|
135 |
+
dos cargos isolados ou dos cargos de carreira dos atuais agentes penitenciários
|
136 |
+
ou equivalentes. A emenda também estabelece a subordinação das polícias militares
|
137 |
+
e dos corpos de bombeiros militares aos Governadores dos Estados, do Distrito
|
138 |
+
Federal e dos Territórios.'
|
139 |
+
- ' A proposta de lei visa acrescentar as metas brasileiras de redução de emissões
|
140 |
+
para os períodos pós-2020, e dá outras providências. O Congresso Nacional decreta
|
141 |
+
que a Política Nacional sobre Mudança do Clima será instituída, e as metas brasileiras
|
142 |
+
de redução de emissões propostas para os períodos de 2020 a 2025 e de 2025 a 2030.
|
143 |
+
Além disso, a Lei acrescenta o art. 12-A, que estabelece que as propostas brasileiras
|
144 |
+
sobre prevenção, mitigação e adaptação às mudanças do clima devem ser precedidas
|
145 |
+
de consulta pública e divulgadas em todo o território nacional.'
|
146 |
+
pipeline_tag: sentence-similarity
|
147 |
+
---
|
148 |
+
|
149 |
+
# SentenceTransformer based on neuralmind/bert-large-portuguese-cased
|
150 |
+
|
151 |
+
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [neuralmind/bert-large-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-large-portuguese-cased). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
|
152 |
+
|
153 |
+
## Model Details
|
154 |
+
|
155 |
+
### Model Description
|
156 |
+
- **Model Type:** Sentence Transformer
|
157 |
+
- **Base model:** [neuralmind/bert-large-portuguese-cased](https://huggingface.co/neuralmind/bert-large-portuguese-cased) <!-- at revision aa302f6ea73b759f7df9cad58bd272127b67ec28 -->
|
158 |
+
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
159 |
+
- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
|
160 |
+
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
|
161 |
+
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
|
162 |
+
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
163 |
+
<!-- - **License:** Unknown -->
|
164 |
+
|
165 |
+
### Model Sources
|
166 |
+
|
167 |
+
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
|
168 |
+
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
|
169 |
+
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
|
170 |
+
|
171 |
+
### Full Model Architecture
|
172 |
+
|
173 |
+
```
|
174 |
+
SentenceTransformer(
|
175 |
+
(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
|
176 |
+
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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})
|
177 |
+
)
|
178 |
+
```
|
179 |
+
|
180 |
+
## Usage
|
181 |
+
|
182 |
+
### Direct Usage (Sentence Transformers)
|
183 |
+
|
184 |
+
First install the Sentence Transformers library:
|
185 |
+
|
186 |
+
```bash
|
187 |
+
pip install -U sentence-transformers
|
188 |
+
```
|
189 |
+
|
190 |
+
Then you can load this model and run inference.
|
191 |
+
```python
|
192 |
+
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
193 |
+
|
194 |
+
# Download from the 🤗 Hub
|
195 |
+
model = SentenceTransformer("josedossantos/urf-summary-bertimbau")
|
196 |
+
# Run inference
|
197 |
+
sentences = [
|
198 |
+
' O projeto de lei visa alterar o artigo 45 da Lei nº 8.080, de 19 de setembro de 1990, para permitir o atendimento de serviços saúde para os soldados da Borracha que participaram da Segunda Guerra Mundial, e seus familiares dependentes. O projeto também busca reconhecer o esforço e dedicação dos brasileiros que lutaram na guerra.',
|
199 |
+
' O projeto de lei apresentado pelo deputado Mauro Nazif em 2007 visa sanar uma falha legislativa na Lei nº 7.986/1989, que omite a gratificação natalina para beneficiários de pensões vitalícias. O projeto propõe a alteração da Lei nº 7.986/1989 para garantir o recebimento da gratificação natalina para os beneficiários de pensões vitalícias, que atualmente não têm direito a essa benefício. Além disso, o projeto também busca regular a percepção da gratificação natalina para os aposentados e anistiaados.',
|
200 |
+
' A proposta de emenda constitucional visa criar as polícias penais federal, estaduais e distrital, e estabelecer as suas atribuições e subordinação. O quadro de servidores das polícias penais será preenchido por meio de concurso público ou da transformação dos cargos isolados ou dos cargos de carreira dos atuais agentes penitenciários ou equivalentes. A emenda também estabelece a subordinação das polícias militares e dos corpos de bombeiros militares aos Governadores dos Estados, do Distrito Federal e dos Territórios.',
|
201 |
+
]
|
202 |
+
embeddings = model.encode(sentences)
|
203 |
+
print(embeddings.shape)
|
204 |
+
# [3, 1024]
|
205 |
+
|
206 |
+
# Get the similarity scores for the embeddings
|
207 |
+
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
|
208 |
+
print(similarities.shape)
|
209 |
+
# [3, 3]
|
210 |
+
```
|
211 |
+
|
212 |
+
<!--
|
213 |
+
### Direct Usage (Transformers)
|
214 |
+
|
215 |
+
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
|
216 |
+
|
217 |
+
</details>
|
218 |
+
-->
|
219 |
+
|
220 |
+
<!--
|
221 |
+
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
|
222 |
+
|
223 |
+
You can finetune this model on your own dataset.
|
224 |
+
|
225 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
226 |
+
|
227 |
+
</details>
|
228 |
+
-->
|
229 |
+
|
230 |
+
<!--
|
231 |
+
### Out-of-Scope Use
|
232 |
+
|
233 |
+
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
|
234 |
+
-->
|
235 |
+
|
236 |
+
<!--
|
237 |
+
## Bias, Risks and Limitations
|
238 |
+
|
239 |
+
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
240 |
+
-->
|
241 |
+
|
242 |
+
<!--
|
243 |
+
### Recommendations
|
244 |
+
|
245 |
+
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
246 |
+
-->
|
247 |
+
|
248 |
+
## Training Details
|
249 |
+
|
250 |
+
### Training Dataset
|
251 |
+
|
252 |
+
#### Unnamed Dataset
|
253 |
+
|
254 |
+
|
255 |
+
* Size: 10,962 training samples
|
256 |
+
* Columns: <code>sentence_0</code>, <code>sentence_1</code>, and <code>label</code>
|
257 |
+
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
|
258 |
+
| | sentence_0 | sentence_1 | label |
|
259 |
+
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
|
260 |
+
| type | string | string | int |
|
261 |
+
| details | <ul><li>min: 44 tokens</li><li>mean: 142.17 tokens</li><li>max: 344 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 36 tokens</li><li>mean: 137.21 tokens</li><li>max: 355 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~49.00%</li><li>1: ~51.00%</li></ul> |
|
262 |
+
* Samples:
|
263 |
+
| sentence_0 | sentence_1 | label |
|
264 |
+
|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
|
265 |
+
| <code> O Projeto de Lei do Deputado Federal Celso Sabino (PSDB/PA) objetiva coibir o comportamento de furar a fila na ordem de prioridades para vacinação contra COVID-19 e outras enfermidades, estabelecidas por determinadas campanhas de imunização. O projeto propõe a alteração do Decreto-Lei nº 2.848, de 7 de dezembro de 1940, Código Penal, para tornar crime a violação de prioridade para vacinação. O projeto também prevê a criação de um tipo penal específico para a conduta ignominiosa de furar a fila da ordem de prioridade para vacinação, com pena de detenção de um mês a um ano e multa. Além disso, o projeto estabelece que a pena será aumentada se o agente for um funcionário público e cometer o crime, prevalecendo-se do cargo. O projeto foi apresentado na Câmara dos Deputados em 29 de janeiro de 2021 e conta com o apoio de outros deputados.</code> | <code> O projeto de lei nº 1519/2021, apresentado pelo deputado Paulo Bengtson, prioriza o atendimento dos portadores de diabetes nos laboratórios das redes públicas e privadas de saúde durante a realização de exames que necessitem de jejum total. A lei estabelece que os portadores de diabetes têm prioridade na fila de atendimento, juntamente com as gestantes, idosos e pessoas com deficiência. O projeto também determina que os pacientes devem apresentar documentos médicos que comprovem a patologia para ter direito ao tratamento prioritário. A justificativa para o projeto é evitar mal-estar e complicações para os diabéticos, que podem desencadear malefícios à saúde se ficarem muito tempo sem se alimentar. A lei entrará em vigor na data de sua publicação.</code> | <code>0</code> |
|
266 |
+
| <code> O projeto de Lei Institui a obrigatoriedade de estabelecimentos públicos e privados voltados ao ensino ou recreação infantil e fundamental a capacitarem seu corpo docente e funcional em noções básicas de primeiros socorros, para garantir a integridade física e psicológica de seus tutelados e alunos, evitando sequelas fisiológicas e anatômicas irremediáveis. O curso será ministrado por entidades municipais ou estaduais, especializadas em práticas de auxílio imediato e emergencial à população, e as despesas serão orçamentárias. O não cumprimento dos dispositivos da Lei, implicará às instituições de ensino inadimplentes.</code> | <code> O Projeto de Lei nº 2015/6891, de 2015, propõe a adição de um artigo ao Decreto nº 9.394/1996, que estabelece as diretrizes e bases da educação nacional, para instituição da obrigatoriedade do ensino de primeiros socorros nos cursos e programas da educação superior. O ensino deverá ter uma duração mínima de 100 horas e ser ministrado por profissionais com formação na área da saúde. A aprovação na disciplina de noções de primeiros socorros será condição para a obtenção do diploma ou certificado de conclusão dos cursos e programas da educação superior. O objetivo do Projeto é reduzir o número de óbitos e lesões graves causadas por acidentes, ao ensejar as noções básicas de primeiros socorros para os estudantes de educação superior.</code> | <code>1</code> |
|
267 |
+
| <code> O Projeto de Lei nº 2.004, de 2004, do Deputado Paulo Delgado, estabelece a tributação de lucros extraordinários obtidos por instituições financeiras, com o objetivo de garantir a justiça fiscal e obter recursos para o pagamento de aposentadorias e programas de estabilização. A proposta estabelece uma adicional de 18% sobre o lucro líquido apurado, com base no patrimônio líquido médio das instituições financeiras. A medida busca evitar que as instituições financeiras auferam lucros extraordinários à custa dos programas de estabilização e da renda dos cidadãos. A justificativa da proposta é que os lucros extraordinários obtidos pelos instituições financeiras são fruto de políticas governamentais de estabilização e fiscalização, e que esses lucros devem ser revertidos para a sociedade, através da contribuição social.</code> | <code> O projeto de lei nº 2005, do deputado Carlos Nader, dispõe obrigatoriedade de contratação de seguro para estacionamentos privados, com penalidades para não cumprimento. O seguro deve garantir indenização por danos a veículos e pessoas, e o comprovante de estacionamento deve indicar nome da seguradora e apólice. A lei também estabelece sanções para não cumprimento e justifica a necessidade de proteger direitos dos consumidores.</code> | <code>0</code> |
|
268 |
+
* Loss: [<code>ContrastiveLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#contrastiveloss) with these parameters:
|
269 |
+
```json
|
270 |
+
{
|
271 |
+
"distance_metric": "SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE",
|
272 |
+
"margin": 0.5,
|
273 |
+
"size_average": true
|
274 |
+
}
|
275 |
+
```
|
276 |
+
|
277 |
+
### Training Hyperparameters
|
278 |
+
#### Non-Default Hyperparameters
|
279 |
+
|
280 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 2
|
281 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 2
|
282 |
+
- `num_train_epochs`: 1
|
283 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
|
284 |
+
|
285 |
+
#### All Hyperparameters
|
286 |
+
<details><summary>Click to expand</summary>
|
287 |
+
|
288 |
+
- `overwrite_output_dir`: False
|
289 |
+
- `do_predict`: False
|
290 |
+
- `prediction_loss_only`: True
|
291 |
+
- `per_device_train_batch_size`: 2
|
292 |
+
- `per_device_eval_batch_size`: 2
|
293 |
+
- `per_gpu_train_batch_size`: None
|
294 |
+
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
|
295 |
+
- `gradient_accumulation_steps`: 1
|
296 |
+
- `eval_accumulation_steps`: None
|
297 |
+
- `learning_rate`: 5e-05
|
298 |
+
- `weight_decay`: 0.0
|
299 |
+
- `adam_beta1`: 0.9
|
300 |
+
- `adam_beta2`: 0.999
|
301 |
+
- `adam_epsilon`: 1e-08
|
302 |
+
- `max_grad_norm`: 1
|
303 |
+
- `num_train_epochs`: 1
|
304 |
+
- `max_steps`: -1
|
305 |
+
- `lr_scheduler_type`: linear
|
306 |
+
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
|
307 |
+
- `warmup_ratio`: 0.0
|
308 |
+
- `warmup_steps`: 0
|
309 |
+
- `log_level`: passive
|
310 |
+
- `log_level_replica`: warning
|
311 |
+
- `log_on_each_node`: True
|
312 |
+
- `logging_nan_inf_filter`: True
|
313 |
+
- `save_safetensors`: True
|
314 |
+
- `save_on_each_node`: False
|
315 |
+
- `save_only_model`: False
|
316 |
+
- `no_cuda`: False
|
317 |
+
- `use_cpu`: False
|
318 |
+
- `use_mps_device`: False
|
319 |
+
- `seed`: 42
|
320 |
+
- `data_seed`: None
|
321 |
+
- `jit_mode_eval`: False
|
322 |
+
- `use_ipex`: False
|
323 |
+
- `bf16`: False
|
324 |
+
- `fp16`: False
|
325 |
+
- `fp16_opt_level`: O1
|
326 |
+
- `half_precision_backend`: auto
|
327 |
+
- `bf16_full_eval`: False
|
328 |
+
- `fp16_full_eval`: False
|
329 |
+
- `tf32`: None
|
330 |
+
- `local_rank`: 0
|
331 |
+
- `ddp_backend`: None
|
332 |
+
- `tpu_num_cores`: None
|
333 |
+
- `tpu_metrics_debug`: False
|
334 |
+
- `debug`: []
|
335 |
+
- `dataloader_drop_last`: False
|
336 |
+
- `dataloader_num_workers`: 0
|
337 |
+
- `dataloader_prefetch_factor`: None
|
338 |
+
- `past_index`: -1
|
339 |
+
- `disable_tqdm`: False
|
340 |
+
- `remove_unused_columns`: True
|
341 |
+
- `label_names`: None
|
342 |
+
- `load_best_model_at_end`: False
|
343 |
+
- `ignore_data_skip`: False
|
344 |
+
- `fsdp`: []
|
345 |
+
- `fsdp_min_num_params`: 0
|
346 |
+
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
|
347 |
+
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
|
348 |
+
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True}
|
349 |
+
- `deepspeed`: None
|
350 |
+
- `label_smoothing_factor`: 0.0
|
351 |
+
- `optim`: adamw_torch
|
352 |
+
- `optim_args`: None
|
353 |
+
- `adafactor`: False
|
354 |
+
- `group_by_length`: False
|
355 |
+
- `length_column_name`: length
|
356 |
+
- `ddp_find_unused_parameters`: None
|
357 |
+
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
|
358 |
+
- `ddp_broadcast_buffers`: False
|
359 |
+
- `dataloader_pin_memory`: True
|
360 |
+
- `dataloader_persistent_workers`: False
|
361 |
+
- `skip_memory_metrics`: True
|
362 |
+
- `use_legacy_prediction_loop`: False
|
363 |
+
- `push_to_hub`: False
|
364 |
+
- `resume_from_checkpoint`: None
|
365 |
+
- `hub_model_id`: None
|
366 |
+
- `hub_strategy`: every_save
|
367 |
+
- `hub_private_repo`: False
|
368 |
+
- `hub_always_push`: False
|
369 |
+
- `gradient_checkpointing`: False
|
370 |
+
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
|
371 |
+
- `include_inputs_for_metrics`: False
|
372 |
+
- `fp16_backend`: auto
|
373 |
+
- `push_to_hub_model_id`: None
|
374 |
+
- `push_to_hub_organization`: None
|
375 |
+
- `mp_parameters`:
|
376 |
+
- `auto_find_batch_size`: False
|
377 |
+
- `full_determinism`: False
|
378 |
+
- `torchdynamo`: None
|
379 |
+
- `ray_scope`: last
|
380 |
+
- `ddp_timeout`: 1800
|
381 |
+
- `torch_compile`: False
|
382 |
+
- `torch_compile_backend`: None
|
383 |
+
- `torch_compile_mode`: None
|
384 |
+
- `dispatch_batches`: None
|
385 |
+
- `split_batches`: None
|
386 |
+
- `include_tokens_per_second`: False
|
387 |
+
- `include_num_input_tokens_seen`: False
|
388 |
+
- `neftune_noise_alpha`: None
|
389 |
+
- `optim_target_modules`: None
|
390 |
+
- `batch_sampler`: batch_sampler
|
391 |
+
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
|
392 |
+
|
393 |
+
</details>
|
394 |
+
|
395 |
+
### Training Logs
|
396 |
+
| Epoch | Step | Training Loss |
|
397 |
+
|:------:|:----:|:-------------:|
|
398 |
+
| 0.0912 | 500 | 0.0372 |
|
399 |
+
| 0.1824 | 1000 | 0.0216 |
|
400 |
+
| 0.2737 | 1500 | 0.019 |
|
401 |
+
| 0.3649 | 2000 | 0.0163 |
|
402 |
+
| 0.4561 | 2500 | 0.0143 |
|
403 |
+
| 0.5473 | 3000 | 0.0122 |
|
404 |
+
| 0.6386 | 3500 | 0.0111 |
|
405 |
+
| 0.7298 | 4000 | 0.0092 |
|
406 |
+
| 0.8210 | 4500 | 0.0086 |
|
407 |
+
| 0.9122 | 5000 | 0.0072 |
|
408 |
+
|
409 |
+
|
410 |
+
### Framework Versions
|
411 |
+
- Python: 3.10.14
|
412 |
+
- Sentence Transformers: 3.0.0
|
413 |
+
- Transformers: 4.39.3
|
414 |
+
- PyTorch: 2.2.0
|
415 |
+
- Accelerate: 0.30.1
|
416 |
+
- Datasets: 2.14.4
|
417 |
+
- Tokenizers: 0.15.1
|
418 |
+
|
419 |
+
## Citation
|
420 |
+
|
421 |
+
### BibTeX
|
422 |
+
|
423 |
+
#### Sentence Transformers
|
424 |
+
```bibtex
|
425 |
+
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
426 |
+
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
427 |
+
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
428 |
+
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
429 |
+
month = "11",
|
430 |
+
year = "2019",
|
431 |
+
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
432 |
+
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
433 |
+
}
|
434 |
+
```
|
435 |
+
|
436 |
+
#### ContrastiveLoss
|
437 |
+
```bibtex
|
438 |
+
@inproceedings{hadsell2006dimensionality,
|
439 |
+
author={Hadsell, R. and Chopra, S. and LeCun, Y.},
|
440 |
+
booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},
|
441 |
+
title={Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping},
|
442 |
+
year={2006},
|
443 |
+
volume={2},
|
444 |
+
number={},
|
445 |
+
pages={1735-1742},
|
446 |
+
doi={10.1109/CVPR.2006.100}
|
447 |
+
}
|
448 |
+
```
|
449 |
+
|
450 |
+
<!--
|
451 |
+
## Glossary
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452 |
+
|
453 |
+
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
|
454 |
+
-->
|
455 |
+
|
456 |
+
<!--
|
457 |
+
## Model Card Authors
|
458 |
+
|
459 |
+
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
|
460 |
+
-->
|
461 |
+
|
462 |
+
<!--
|
463 |
+
## Model Card Contact
|
464 |
+
|
465 |
+
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
|
466 |
+
-->
|
config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,32 @@
|
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1 |
+
{
|
2 |
+
"_name_or_path": "sentence-transformers/models/urf/resumo_sbert/",
|
3 |
+
"architectures": [
|
4 |
+
"BertModel"
|
5 |
+
],
|
6 |
+
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
|
7 |
+
"classifier_dropout": null,
|
8 |
+
"directionality": "bidi",
|
9 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
10 |
+
"hidden_dropout_prob": 0.1,
|
11 |
+
"hidden_size": 1024,
|
12 |
+
"initializer_range": 0.02,
|
13 |
+
"intermediate_size": 4096,
|
14 |
+
"layer_norm_eps": 1e-12,
|
15 |
+
"max_position_embeddings": 512,
|
16 |
+
"model_type": "bert",
|
17 |
+
"num_attention_heads": 16,
|
18 |
+
"num_hidden_layers": 24,
|
19 |
+
"output_past": true,
|
20 |
+
"pad_token_id": 0,
|
21 |
+
"pooler_fc_size": 768,
|
22 |
+
"pooler_num_attention_heads": 12,
|
23 |
+
"pooler_num_fc_layers": 3,
|
24 |
+
"pooler_size_per_head": 128,
|
25 |
+
"pooler_type": "first_token_transform",
|
26 |
+
"position_embedding_type": "absolute",
|
27 |
+
"torch_dtype": "float32",
|
28 |
+
"transformers_version": "4.42.4",
|
29 |
+
"type_vocab_size": 2,
|
30 |
+
"use_cache": true,
|
31 |
+
"vocab_size": 29794
|
32 |
+
}
|
config_sentence_transformers.json
ADDED
@@ -0,0 +1,10 @@
|
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1 |
+
{
|
2 |
+
"__version__": {
|
3 |
+
"sentence_transformers": "3.0.1",
|
4 |
+
"transformers": "4.42.4",
|
5 |
+
"pytorch": "2.3.1+cu118"
|
6 |
+
},
|
7 |
+
"prompts": {},
|
8 |
+
"default_prompt_name": null,
|
9 |
+
"similarity_fn_name": null
|
10 |
+
}
|
model.safetensors
ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
version https://git-lfs.github.com/spec/v1
|
2 |
+
oid sha256:f4eff48e1559285e8fd3c9519b6dda84e85b7e4c1e7ac9500d05b462fb8a500a
|
3 |
+
size 1337630536
|
modules.json
ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
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1 |
+
[
|
2 |
+
{
|
3 |
+
"idx": 0,
|
4 |
+
"name": "0",
|
5 |
+
"path": "",
|
6 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Transformer"
|
7 |
+
},
|
8 |
+
{
|
9 |
+
"idx": 1,
|
10 |
+
"name": "1",
|
11 |
+
"path": "1_Pooling",
|
12 |
+
"type": "sentence_transformers.models.Pooling"
|
13 |
+
}
|
14 |
+
]
|
sentence_bert_config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"max_seq_length": 512,
|
3 |
+
"do_lower_case": false
|
4 |
+
}
|
special_tokens_map.json
ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
|
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1 |
+
{
|
2 |
+
"cls_token": {
|
3 |
+
"content": "[CLS]",
|
4 |
+
"lstrip": false,
|
5 |
+
"normalized": false,
|
6 |
+
"rstrip": false,
|
7 |
+
"single_word": false
|
8 |
+
},
|
9 |
+
"mask_token": {
|
10 |
+
"content": "[MASK]",
|
11 |
+
"lstrip": false,
|
12 |
+
"normalized": false,
|
13 |
+
"rstrip": false,
|
14 |
+
"single_word": false
|
15 |
+
},
|
16 |
+
"pad_token": {
|
17 |
+
"content": "[PAD]",
|
18 |
+
"lstrip": false,
|
19 |
+
"normalized": false,
|
20 |
+
"rstrip": false,
|
21 |
+
"single_word": false
|
22 |
+
},
|
23 |
+
"sep_token": {
|
24 |
+
"content": "[SEP]",
|
25 |
+
"lstrip": false,
|
26 |
+
"normalized": false,
|
27 |
+
"rstrip": false,
|
28 |
+
"single_word": false
|
29 |
+
},
|
30 |
+
"unk_token": {
|
31 |
+
"content": "[UNK]",
|
32 |
+
"lstrip": false,
|
33 |
+
"normalized": false,
|
34 |
+
"rstrip": false,
|
35 |
+
"single_word": false
|
36 |
+
}
|
37 |
+
}
|
tokenizer.json
ADDED
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
tokenizer_config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,64 @@
|
|
|
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|
|
|
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|
|
1 |
+
{
|
2 |
+
"added_tokens_decoder": {
|
3 |
+
"0": {
|
4 |
+
"content": "[PAD]",
|
5 |
+
"lstrip": false,
|
6 |
+
"normalized": false,
|
7 |
+
"rstrip": false,
|
8 |
+
"single_word": false,
|
9 |
+
"special": true
|
10 |
+
},
|
11 |
+
"100": {
|
12 |
+
"content": "[UNK]",
|
13 |
+
"lstrip": false,
|
14 |
+
"normalized": false,
|
15 |
+
"rstrip": false,
|
16 |
+
"single_word": false,
|
17 |
+
"special": true
|
18 |
+
},
|
19 |
+
"101": {
|
20 |
+
"content": "[CLS]",
|
21 |
+
"lstrip": false,
|
22 |
+
"normalized": false,
|
23 |
+
"rstrip": false,
|
24 |
+
"single_word": false,
|
25 |
+
"special": true
|
26 |
+
},
|
27 |
+
"102": {
|
28 |
+
"content": "[SEP]",
|
29 |
+
"lstrip": false,
|
30 |
+
"normalized": false,
|
31 |
+
"rstrip": false,
|
32 |
+
"single_word": false,
|
33 |
+
"special": true
|
34 |
+
},
|
35 |
+
"103": {
|
36 |
+
"content": "[MASK]",
|
37 |
+
"lstrip": false,
|
38 |
+
"normalized": false,
|
39 |
+
"rstrip": false,
|
40 |
+
"single_word": false,
|
41 |
+
"special": true
|
42 |
+
}
|
43 |
+
},
|
44 |
+
"clean_up_tokenization_spaces": true,
|
45 |
+
"cls_token": "[CLS]",
|
46 |
+
"do_basic_tokenize": true,
|
47 |
+
"do_lower_case": false,
|
48 |
+
"mask_token": "[MASK]",
|
49 |
+
"max_length": 512,
|
50 |
+
"model_max_length": 512,
|
51 |
+
"never_split": null,
|
52 |
+
"pad_to_multiple_of": null,
|
53 |
+
"pad_token": "[PAD]",
|
54 |
+
"pad_token_type_id": 0,
|
55 |
+
"padding_side": "right",
|
56 |
+
"sep_token": "[SEP]",
|
57 |
+
"stride": 0,
|
58 |
+
"strip_accents": null,
|
59 |
+
"tokenize_chinese_chars": true,
|
60 |
+
"tokenizer_class": "BertTokenizer",
|
61 |
+
"truncation_side": "right",
|
62 |
+
"truncation_strategy": "longest_first",
|
63 |
+
"unk_token": "[UNK]"
|
64 |
+
}
|
vocab.txt
ADDED
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|