minhtuan7akp's picture
Add new SentenceTransformer model
9cf7610 verified
---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:21892
- loss:MatryoshkaLoss
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
widget:
- source_sentence: Sự khác biệt giữa các thời đại trong nghệ thuật trang trí rồng
được thể hiện như thế nào qua các thời Hùng Vương, Lý, Trần, Hồ, Lê, Mạc, Nguyễn?
sentences:
- "Tài liệu tham khảo\r\n323. Nguyễn Quang Ngọc, “Mấy nhận xét về kết cấu kinh tế\
\ của \r\nmột số làng thương nghiệp ờ vùng đồng bằng Bắc Bộ thế kỳ \r\nXVIII-XIX”,\
\ Tạp chí Nghiên cứu Lịch sứ, số 5 (218), 1984.\r\n324. Nguyễn Quang Ngọc, Phan\
\ Đại Doãn, “Mấy ý kiến về hoạt \r\nđộng thương nghiệp ở nông thôn đồng bằng Bắc\
\ Bộ thế kỷ \r\nXVIII-XIX (hiện tượng và bản chất)”, Tạp chí Nghiên cứu\r\nLịch\
\ sử, số 5 (224), 1985.\r\n325. Nguyễn Quang Ngọc, “Thêm vài ý kiến về Tam Điệp”,\
\ Tạp \r\nchí Nghiên cứu Lịch sử, số 1 (244), 1989.\r\n326. Nguyễn Quang Ngọc,\
\ về một số làng buôn ở Đồng bàng Bắc \r\nBộ thế kỳ XVIII-XIX, Hội Sừ học Việt\
\ Nam, 1993.\r\n327. Nguyễn Quang Ngọc, Vũ Văn Quân, “Tư liệu về nguồn gốc \r\n\
chức năng và hoạt động cùa đội Hoàng Sa”, Tạp chí Khoa\r\nhọc xã hội, Đại học\
\ Quốc gia, t.XIV, số 3, 1998, ư. 10-20.\r\n328. Nguyễn Quang Ngọc, “Bảo vệ chủ\
\ quyền ưên Biển Đông: \r\nmột hoạt động nổi bật của vương triều Tây Sơn”, Tạp\
\ chí \r\nLịch sử quân sự, số 1, 1999, tr. 15-18.\r\n329. Nguyễn Quang Ngọc (Chủ\
\ biên), Tiến trình lịch sứ Việt Nam,\r\nNxb. Giáo dục, Hà Nội, 2001.\r\n330.\
\ Nguyền Quân, Phan cẩm Thượng, Mỹ thuật cùa người Việt,\r\nNxb. Mỹ thuật. Hà\
\ Nội. 1989.\r\n331. Nguyễn Tài Thư (Chủ biên), Lịch sử tư tưởng Việt Nam, 2\r\
\ntập, Nxb. Khoa học xã hội, Hà Nội, 1993.\r\n332. Nguyễn Tài Thư, Nho học và\
\ Nho học ớ Việt Nam: Một số lý\r\nluận và thực tiễn, Nxb. Khoa học xã hội, Hà\
\ Nội, 1997.\r\n333. Nguyễn Tưòmg Phượng, Binh chế Việt Nam qua các thời đại,\r\
\nNgày Mai, 1950."
- "Ba Thục, Kinh Sở, Ngô Việt…). Kết thúc cuộc \"Hán Sở tranh hùng\", nhà Hán\r\n\
đã thống nhất đất nước Trung Hoa từ bắc xuống nam (tiền bắc hậu nam) và phát\r\
\ntriển đất nước theo một trật tự ngược lại: tiền nam hậu bắc\".\r\nCó thể hình\
\ dung cơ cấu của văn hóa Trung Hoa như sau: \r\nVĂN HOÁ\r\nTRUNG\r\nHOA\r\n=\r\
\nVăn hoá lưu vực sông Hoàng Hà\r\n+\r\nVăn hoá nông\r\nnghiệp lúa nước\r\nĐông\
\ Nam Á\r\nVăn hoá du\r\nmục Tây Bắc +\r\nVăn hoá nông\r\nnghiệp khối Trung\r\n\
Nguyên\r\nMối liên hệ và sự tác động qua lại giữa văn hóa Việt Nam với Trung Hoa,\r\
\ngiữa văn hóa phương Bắc cổ đại với văn hóa phương Nam cổ đại (trong đó có\r\n\
văn hóa Nam – Á - Bách Việt) có thể trình bày trong bảng 1.5.\r\nVĂN HOÁ\r\nP.BẮC\
\ CỔ ĐẠI\r\nVĂN HOÁ PHƯƠNG NAM (= Đ.N.Á cổ đại)\r\nVăn hoá Nam-Á (Bách Việt)\r\
\nVăn hóa vùng lưu\r\nvực sông Hoàng\r\nHà\r\nVăn hóa vùng lưu\r\nvực sông Dương\r\
\nTử\r\nVăn hóa vùng lưu\r\nvực s. Hồng, s.\r\nMã\r\nVăn hóa miền\r\nTrung và\
\ đồng\r\nbằng s. Mê Kông\r\nVĂN HOÁ TRUNG HOA VĂN HOÁ VIỆT NAM\r\nBảng 1.5: Quan\
\ hệ cội nguồn giữa văn hóa Việt Nam và Trung Hoa\r\nBài 3: TIẾN TRÌNH VĂN HÓA\
\ VIỆT NAM\r\nTiến trình văn hóa Việt Nam có thể chia thành 6 giai đoạn: văn hóa\
\ tiền\r\nsử, văn hóa Văn Lang - Âu Lạc, văn hóa thời chống Bắc thuộc, văn hóa\
\ Đại\r\nViệt, văn hóa Đại Nam và văn hóa hiện đại. Sáu giai đoạn này tạo thành\
\ ba lớp:\r\nlớp văn hóa bản địa, lớp văn hóa giao lưu với Trung Hoa và khu vực,\
\ lớp văn\r\nhóa giao lưu với phương Tây.\r\n3.1. Lớp văn hóa bản địa\r\n28\r\n\
Downloaded by Tu?n ?ào Minh (thichhocchui1999@gmail.com)\r\nlOMoARcPSD|49704028"
- "trái), và hình bán nguyệt (đôi dưới, phải). Trước mắt ta là sự hòa hợp tuyệt\
\ vời\r\ncủa cái động (vật nhau) trong thế tĩnh của ba hình hình học với những\
\ cạnh đáy\r\nvững vàng cho thấy sự ngang sức ngang tài của các chàng trai; sự\
\ vận động liên\r\ntục của cơ bắp như dừng lại. Hai người chờ vật được khuôn lại\
\ trong hai hình\r\nchữ nhật đứng tạo nên cảm giác co ro bất tận trong cái rét\
\ của lễ hội đầu xuân.\r\n4.1.3. Thủ pháp mô hình hóa đã tạo nên một nền nghệ\
\ thuật trang trí và\r\nnhiều mô hình mang tính triết lí sâu sắc.\r\nBộ Tứ Linh\
\ (Hình 4.20a) với long (rồng) biểu trưng cho uy là nam tính; li\r\n(= long mã)\
\ hoặc lân (kì lân, con vật tưởng tượng đầu sư tử, mình nai, đuôi trâu,\r\n131\r\
\nDownloaded by Tu?n ?ào Minh (thichhocchui1999@gmail.com)\r\nlOMoARcPSD|49704028\r\
\năn cỏ, rất hiền lành - hình 4.20b) biểu trưng cho ước vọng thái bình, quy (rùa)\r\
\nhiểu tượng cho sự sống lâu và phượng (phụng) biểu tượng cho nữ tính. Rồng -\r\
\nPhượng biểu tượng cho hạnh phúc lứa đôi (ở Trung Hoa hiên tượng này là\r\n“loan-phượng”:\
\ loan là con đực, phượng là con cái). Đồ án trang trí RỒNG phổ\r\nbiến đến mức\
\ phản ánh những đặc trưng cửa từng thời đại. Rồng thời Hùng\r\nvương, thời Lí,\
\ Trần, Hồ, Lê, Mạc, Nguyễn – mỗi thời có những nét đặc thù\r\nriêng tương ứng\
\ với thời đại của mình.\r\nTứ linh cộng thêm ngư-phúc-hạc-hổ thì thành BÁT VẬT.\
\ Ngư (Cá) gắn\r\nvới truyền thuyết \"cá hóa rồng\" biểu tượng cho sự thành đạt.\
\ Chữ phúc là “sự tốt\r\nlành, may mắn” đồng âm và viết gần giống với chữ bức\
\ nghĩa là \"con dơi\", vì"
- source_sentence: Nhiệm vụ quan trọng nhất của các nước công nghiệp chủ nghĩa châu
Âu Nhật Bản sau chiến tranh thế giới thứ hai gì?
sentences:
- "Dupuis phái tự mình hành động. Tháng 10-1872, Dupuis đi Hương \r\nCảng và Thượng\
\ Hải mua pháo thuyền và đạn dược, mộ quân lính,\r\n1. Đó là các cuộc thám hiểm\
\ cùa phái đoàn Doudard de Lagrée và Francis \r\nGamier vào những năm từ 1866\
\ đến 1870.\r\n2. Nguyễn Phan Quang (1949), Việt Nam thế ky XIX (1802-1884), Nxb.\
\ \r\nThành phố Hồ Chí Minh, tr. 321.\r\n159\r\nLỊCH SỪ VIỆT NAM - TẬP 6\r\nrồi\
\ đến tháng 11 năm đó thì kéo nhau về Bắc Kỳ. Cùng lúc đó, bọn \r\nthực dân hiếu\
\ chiến ở Nam Kỳ cũng lợi dụng việc triều đình Huế \r\nyêu cầu đưa ra Bắc tiễu\
\ trừ giặc biển để phái tàu chiến ra tiếp tay \r\ncho Dupuis. Cậy có lực lượng\
\ mạnh, Dupuis buộc Kinh lược sứ Lê \r\nTuấn trong vòng hai tuần phải xin triều\
\ đình Huế cho phép hắn \r\nđược mượn đường đi lên Vân Nam. Nhung hạn 2 tuần chưa\
\ hết và \r\ngiấy phép cũng chưa có mà Dupuis đã nổ súng, rồi tự tiện kéo đoàn\
\ \r\ntàu vào Cửa cấm (Hải Phòng) ngược sông Hồng lên Hà Nội (ngày \r\n22-12-1872).\
\ Theo sử nhà Nguyễn thì ngày 2-12-1872, Dupuis “từ\r\nHài Dương đi đen Bắc Ninh,\
\ Hà Nội, các quan tình và quân thứ 2-\r\n3 lần biện bác ngăn trở không cho đi,\
\ nhưng chúng không nghe\r\nTrong khoảng thời gian từ năm 1872 đến năm 1873, Dupuis\
\ đã ỷ \r\nthế quân Pháp và triều đình nhà Thanh, trắng trợn xâm phạm chủ \r\n\
quyền Việt Nam, liên tiếp gây ra nhiều vụ khiêu khích, cướp phá \r\nđối với nhân\
\ dân dọc hai bờ sông, tấn công các đồn bốt của triều \r\nđình nhà Nguyễn.\r\n\
Trước hành động ngang ngược cùa Dupuis, quân dân Hà Nội \r\nmặc dù chưa có lệnh\
\ triều đình nhung vẫn tích cực đề phòng. Lệnh"
- "hội loài người nói chung hay cùa một quốc gia, một dân tộc nói \r\nriêng. Nghiên\
\ cứu lịch sử là nhằm tìm hiểu những sự kiện xảy ra \r\ntrong quá khứ để từ đó\
\ rút ra các bài học kinh nghiệm cho hiện tại \r\nvà tương lai. Nghiên cứu và\
\ biên soạn lịch sừ, vì vậy, trở thành một \r\nyêu cầu bức thiết của mọi quốc\
\ gia, dân tộc. Phạm Công Trứ, nhà \r\nchính trị danh tiếng, nhà sử học sống ở\
\ thế kỳ XVII, trong bài Tựa\r\nsách Đại Việt sử ký bản kỷ tục biên viết: \"Vì\
\ sao mà làm quốc sử?\r\nVĩ sử chù yếu là để ghi chép sự việc. Có chinh trị cùa\
\ một đời tất\r\nphải có sử của một đời. Mà ngòi bút chép sử giữ nghị luận rất\r\
\nnghiêm, ca ngợi đời thịnh trị thì sáng tỏ ngang với mặt trời, mặt\r\ntrăng,\
\ lên án kẻ loạn tặc thì gay gắt nhu sương thu lạnh buốt,\r\nngười thiện biết\
\ có thể bắt chước, người ác biết có thể tự răn, quan\r\nhệ đến việc chính trị\
\ không phải là không nhiều. Cho nên làm sử là\r\ncốt để cho được như thế\"'.\r\
\nViệt Nam là một dân tộc có lịch sử lâu đời. Việt Nam cũng là \r\nmột dân tộc\
\ yêu sử và có rất nhiều người ham thích tìm tòi, nghiên \r\ncứu và biên soạn\
\ lịch sử. Đã có nhiều công trình lịch sử được công \r\nbố, không chi do các cơ\
\ quan, tổ chức chuyên nghiên cứu biên \r\nsoạn, mà còn do cá nhân người yêu sử\
\ thực hiện... Điều này vừa có \r\nmặt tích cực, lại cỏ mặt tiêu cực. Tích cực\
\ vì sẽ góp phần giúp nhân \r\ndân hiểu thêm về lịch sử nước nhà, nhưng cũng chứa\
\ đựng yếu tố \r\ntiêu cực là dễ dẫn tới những hiểu biết phiến diện, sai lầm về\
\ lịch \r\nsử... đôi khi đồng nhất truyền thuyết với lịch sử?"
- "LỊCH SỪ VIỆT NAM - TẬP 11\r\ngiầu mạnh hcm nhờ chiến tranh. Những nước bại trận\
\ như Đức, Ý, \r\nNhật thì kiệt quệ. Song dù thắng hay bại, sự kết thúc chiến\
\ tranh đặt \r\ncho mỗi nước những yêu cầu cấp bách cần giải quyết, tạo nên \r\
\nnhững đặc trưng kinh tế - xã hội ở nhóm nước này.\r\nSau chiến tranh thế giới,\
\ những nưóc công nghiệp chủ nghĩa \r\nchâu Âu và Nhật Bản đều bị chiến tranh\
\ tàn phá nặng nề. Nhiệm vụ \r\nquan trọng của họ ỉà hàn gắn vết thương chiến\
\ tranh, khôi phục \r\nkinh tế, ổn định đời sống xã hội. Đối với Mỹ, nhiệm vụ\
\ chủ yếu là \r\nphải chuyển hướng vận hành kinh tế từ một nền kinh tế phục vụ\
\ \r\nquân sự thời chiến sang nền kinh tế thời bình.\r\nNhừng nét cơ bản của tình\
\ hình thế giới nêu trên đã tác động \r\nđến hầu hết các khu vực trên thế giới,\
\ đặc biệt là khu vực Châu Á \r\nvà Đông Nam Á, tạo điều kiện thuận lợi cho cuộc\
\ đấu tranh giải \r\nphóng của các dân tộc Đông Dương. Từ đầu những năm 1950,\
\ tình \r\nhình cách mạng ba nước Đông Dương chuyển biến nhanh chóng. \r\nVới\
\ cuộc đi thăm Trung Quốc, Liên Xô của Chủ tịch Hồ Chí Minh \r\nđầu năm 1950 và\
\ việc các nước xã hội chủ nghĩa công nhận và đặt \r\nquan hệ ngoại giao với Chính\
\ phủ Việt Nam Dân chủ Cộng hòa là \r\nmột thắng lợi ngoại giao vô cùng quan trọng.\
\ Thắng lợi về ngoại \r\ngiao này đã chấm dứt thời kỳ chiến đấu đom độc, hầu như\
\ bị cách ly \r\nvới bên ngoài và từ đó tiếp nhận được sự đồng tình về chính trị\
\ và \r\nsự viện trợ về vật chất.\r\nVới sự giúp đỡ của Liên Xô, Trung Quốc và\
\ các nước xã hội"
- source_sentence: Chức năng của quan Đốc học trong việc quản giáo dục các tỉnh
gì?
sentences:
- "Định, Phú Yên, Biên Hoà, Gia Định, Vĩnh Long, Định Tường, An \r\nGiang đều đặt\
\ mỗi tỉnh một quan Đốc học coi việc học chính trong \r\ntinh. Các tỉnh từ Quảng\
\ Trị, Quảng Bình, Hà Tĩnh, Nghệ An, \r\nThanh Hoá, Ninh Bình, Nam Định, Hà Nội,\
\ Hưng Yên, Hải Dương, \r\nSơn Tây, Bắc Ninh cũng đều đật chức Đốc học. Tinh nào\
\ khuyết \r\nchức Đốc học thì đặt Thự đốc học tạm quyền đốc học một thời gian\
\ \r\nđổ phụ trách, đôn đốc việc học trong tỉnh.\r\nCác tỉnh Khánh Hoà, Bình Thuận,\
\ Hà Tiên, Quảng Yên, Hưng \r\nHoá, Tuyên Quang, Thái Nguyên, Lạng Sơn, Cao Bằng,\
\ do số học \r\nsinh ít nên đến cuối thời Thiệu Trị (1847) vẫn chưa đặt chức Đốc\
\ học.\r\nTheo lệ Nhà nước chế cấp ấn quan phòng giao cho Đốc học lo \r\nviệc\
\ học chính trong địa hạt của tinh sờ tại, trong đó có việc xây \r\ndựng trường\
\ sở ở tinh, phù, hoặc huyện, châu; sắp xếp các thày \r\ngiáo và tuyển chọn học\
\ sinh vào học ở các trường. Những công \r\nviệc licn quun đén việc học đểu có\
\ sự phối hựp giữa quan Đốc hục \r\nvới các viên giữ chức Giáo thụ ở các phủ và\
\ Huấn đạo ờ các huyện, \r\nchâu. Một bộ máy giáo dục được tổ chức chặt chẽ theo\
\ ngành dọc \r\ntừ tinh đến phủ, huyện, châu; tổng (ở tổng có Tổng giáo) để theo\
\ \r\ndõi, đôn đốc việc giảng dạy và học tập, đã góp phần đẩy mạnh hom \r\nviệc\
\ giáo dục ở những triều vua Nguyễn nửa đầu thế kỳ XIX. Những \r\nthành tích của\
\ giáo dục bấy giờ biểu hiện rõ nhất ở việc Nhà nước \r\ncứ 3 năm lại mở một kỳ\
\ thi Hương ờ một số tinh thuộc Bác Kỳ (Nam \r\nĐịnh, Hài Dương, Thăng Long);\
\ Nghệ An; kinh đô Huế; Trung Kỳ"
- "Trước tình hình thế giới và trong nước ngày càng khẩn trương, ngày 28 - I - 1941,\r\
\nlãnh tụ Nguyễn Ái Quốc về nước triệu tập Hội nghị lần thứ 8 Ban Chấp hành\r\n\
Trung ương Đảng Cộng sản Đông Dương. Hội nghị họp tại Pác Bó (Cao Bằng) từ\r\n\
ngày 10 đến ngày 19 - 5 - 1941.\r\nHội nghị chủ †rương trước hết phởi giỏi phóng\
\ cho được cóc dôn tộc\r\nĐông Dương ro khỏi éch Phớp - Nhột. Hội nghị quyết định\
\ tiếp tục tạm\r\ngóc khổu hiệu “Đónh đổ địa chủ, chia ruộng đốt cho dôn còy”\
\ thay bằng\r\ncóc khổu hiệu “Tịch thu ruộng đốt của đế quốc vò Việt gian chia\
\ cho dên\r\ncòy nghèo, giởm †ô, giỏm tức, chia lợi ruộng công”, tiến tới thực\
\ hiện\r\n“Người còy có ruộng”. Hội nghị chủ trương †hònh lộp Việt Nơm độc lập\r\
\nđồng minh (gọi tốt lò Việt Minh) bao gồm céc †ổ chức quồn chúng, lốy\r\ntên\
\ lò Hội Cứu quốc nhồm : “Liên hiệp hết thỏy cóc giới đồng bèo yêu\r\nnước, không\
\ phôn biệt giòu nghèo, giò trẻ, gới trai, không phôn biệt tôn\r\ngiáo vò xu hướng\
\ chính trị, đặng cùng nhau mưu cuộc dôn tộc giỏi phóng\r\nvò sinh tồn” °°,\r\n\
\r\nMặt trận Việt Minh chính thức thành lập ngày 19 - 5 - 1941. Chỉ sau một thời\r\
\ngian ngắn, tổ chức này đã có uy tín và ảnh hưởng sâu rộng trong nhân dân. Sau\
\ Hội\r\nnghị Trung ương, lãnh tụ Nguyễn Ái Quốc đã gửi thư kêu gọi đồng bào cả\
\ nước\r\nđoàn kết thống nhất đánh đuổi Pháp - Nhật."
- "\"Chính sự ngày một đổ nát, đói kém xảy ra luôn luôn. Nhân dân cùng\r\nquân,\
\ khốn khổ, giặc cướp nổi lên ở nhiễu nơi\".\r\n(Khâm định Việt sử thông giám\
\ cương mục)\r\n\r\nỞ Nghệ An, Thanh Hoá, Ninh Bình,... dân nghèo nổi dậy đấu\
\ tranh. Trong\r\ntình hình đó, một số thế lực phong kiến ở các địa phương lại\
\ đánh giết lẫn\r\nnhau, quấy phá nhân dân và chống lại triều đình. Nhà Lý phải\
\ dựa vào thế lực\r\nhọ Trần để chống lại các lực lượng nổi loạn nên đã tạo điều\
\ kiện và thời cơ cho\r\nhọ Trần buộc Chiêu Hoàng (vua cuối cùng của nhà Lý) phải\
\ nhường ngôi cho\r\nTrần Cảnh vào tháng 12, năm Ất Dậu (đâu năm 1226).\r\n\r\n\
(1) Việc thổ mộc : việc làm nhà cửa, chùa, đền, đào sông, hồ..."
- source_sentence: Thiệu Trị đã xử trường hợp của Văn Phức việc người Pháp
bắt giữ thuyền quân đi tuần biển của Việt Nam ra sao?
sentences:
- "hóa; thuế độc quyền; thué điền thổ...\r\nTheo những con số thống kê chính thức\
\ thì các loại thuế trên \r\nđều tăng lên đáng kể, khoảng từ ba đến hơn ba lần\
\ vào năm 1945 \r\n(số dự thu) so với năm 1939 (số thực thu) như sau:\r\nBảng\
\ 29: Thu nhập từ một sổ loại thuế ở Đông Dương \r\ntrong các năm 1939 và 19453\r\
\nĐom vị: nghìn đồng\r\nThuế 1939 1945\r\nThuế tiêu thụ và vận chuyển hàng hoá\
\ 20.655.000 58.265.000\r\nThuế muối, rượu, thuốc phiện, diêm, pháo,\r\nthuốc\
\ lá\r\n24.694.000 87.000.000\r\nThuế điền thổ, trước bạ 11.821.000 28.625.000\r\
\nvề thuốc phiện, do việc nhập khẩu bị ngừng, Pháp khuyến khích \r\nnhân dân thượng\
\ du trồng loại cây này nên số thuốc phiện sản xuất \r\nđược ngày một tăng: năm\
\ 1940: 7.560kg; nãm 1941: 17.344kg; năm\r\n1. Annuaire statistique de V Union\
\ f,rariỊaise Outre- mer 1939-1946, tr. K -\r\n90-93.\r\n2, 3. Annuaire statistique\
\ de runion firanẹaise Outre - mer 1939-1946, tr.\r\nK-90.\r\n552"
- "Chương I. Chính sách thuộc địa của Pháp..\r\nbộ đồng bào các dân tộc thiểu số.\
\ về phương diện này, chính quyền \r\nthuộc địa còn muốn đi xa hơn là cố định\
\ đồng bào vào một không \r\ngian nhất định, rồi đưa họ đến với chế độ sở hữu\
\ ruộng đất - chế độ \r\nsở hữu tập thể và ấn định cho họ một chế độ thuế khóa.\r\
\nNhư vậy, “chính sách thâm nhập” có xuất phát điểm là chính \r\nsách “chia đế\
\ trf' và mục tiêu là tách các dân tộc thiểu số ra khỏi \r\ndân tộc Kinh, dùng\
\ dân tộc nọ chống lại dân tộc kia và nhằm một \r\nmục đích cao hơn là từ chinh\
\ phục, khuất phục về chính trị để tiến \r\nsang khai thác, bóc lột về đất đai,\
\ nhân công và thuế khóa của các \r\nđồng bào.\r\n7. Một số “cải cách” xã hội\
\ khác liên quan đến nông dân và\r\ncông nhân\r\nLiên quan đến nông dân, trong\
\ bài diễn văn về Tinh hình Đông\r\nDương và tuyên bo cải cách vào tháng 9/19301,\
\ Pierre Pasquier nêu \r\nra những vấn đề như: thi hành luật điền thổ, giúp nông\
\ dân Nam Kỳ \r\nthế chấp ruộng đất để vay tín dụng ngân hàng; dẫn thủy nhập điền,\
\ \r\nlàm thuỷ lợi để tăng diện tích canh tác, cải tiến kỹ thuật trồng trọt; \r\
\ngiúp nông dân thăng tién về sờ hữu ruộng đất (từ người không có \r\nđất lên\
\ tiểu điền chủ); mở rộng việc nhượng đất, khẩn hoang ở \r\nnhững vùng rừng núi\
\ ở Bắc và Trung Kỳ cũng như ở phía tây và \r\nnam Nam Kỳ; quy định lại chế độ\
\ lĩnh canh để \"hạn ché bớt sự bóc\r\nlột cùa địa chù đoi với tá điền”.\r\nTriển\
\ khai những “cải cách” này, Pierre Pasquier cho tiếp tục \r\nxây dựng các công\
\ trình thuỷ nông, rồi thành lập Hội đồng Khẩn"
- "theo vài mươi người, đeo gươm, đeo súng, đến thẳng ngay công \r\nquán, đưa ra\
\ một lá thư của nước Pháp bằng chữ Hán, lời lẽ ngang \r\nngược. Lý Văn Phức không\
\ nhận thư, Lạp Biệt Nhĩ quát to doạ nạt, \r\nđể lại thư xuống ghế rồi đi. Lý\
\ Văn Phức và Nguyễn Đình Tân bàn \r\nvới nhau rằng: \"Nhận lấy thư là có tội,\
\ mà đốt thư đi cũng có tội, \r\nkhông gì bằng cho chạy trạm về đệ tâu lên\".\
\ Lý Văn Phức về Kinh,\r\n1. Thực lục, tập VI, sđd, tr. 301.\r\n492\r\nChương\
\ VII. Quan hệ đối ngoại\r\nThiệu Trị giận là làm mất quốc thể, sai vệ cẩm y đóng\
\ gông đem \r\ngiam ở Tà đãi lậu, bắt giải chức, giao cho đình thần bàn.\r\nKhi\
\ ấy, bọn Pháp ngày thường lên bờ, ngông nghênh đi lại các \r\nnơi giao tiếp với\
\ dân đi đạo. Những thuyền quân đi tuần biển bị \r\nchúng bắt giữ lại ở cừa biển\
\ và cướp lấy buồm thuyền và dây buộc \r\nthuyền cùa 5 chiếc thuyền bọc đồng ở\
\ Kinh phái đi Nam (Kim \r\nƯng, Phấn Bằng, Linh Phượng, Thọ Hạc, Vân Bằng) đậu\
\ ở vụng \r\nTrà Sơn, đối diện vói chiến thuyền Pháp.\r\nViệc báo lên, Thiệu Trị\
\ sai ngay Đô thống Hữu quân Mai Công \r\nNgôn, Tham tri Bộ Hộ Đào Trí Phú đem\
\ biền binh 3 vệ Vũ lâm, Hổ \r\noai, Hùng nhuệ đến Quảng Nam cùng với lực lượng\
\ thủy, bộ tại \r\nchỗ tổ chức bố phòng. Thiệu Trị truyền chi căn dặn Mai Công\
\ \r\nNgôn và Đào Trí Phú rằng: \"Người Tây dương nếu đã sợ uy, thu \r\nhình,\
\ thì ta không nên tự động thủ trước; nếu chúng sinh chuyện \r\ntrước, thì đốc\
\ sức thành đài cùng biền binh các hiệu thuyền và \r\nthuyền đồng do Kinh phái\
\ đi, ngoài hợp, trong ứng, lập tức đánh"
- source_sentence: Gia Cát Lượng đã giúp ai trong việc quản nước Thục?
sentences:
- "phải trông coi mọi việc, giúp Thành Vương đến lúc trưởng thành. \r\n4\r\n Hoắc\
\ Quang giữ chức Đại tư mã tướng quân, phò Hán Chiêu Đế lúc lên ngôi mới 9 tuổi.\
\ \r\n5\r\n Gia Cát Lượng tức Khổng Minh, là thừa tướng của Chiêu Đế Lưu Bị nước\
\ Thục đời Tam Quốc. Lưu Bị chết, con là Lưu Thiện nối \r\nngôi, tức Thục Hậu\
\ chúa, mọi việc nước, việc quân đều phải trông cậy vào Gia Cát Lượng. \r\n6\r\
\n Tô Hiến Thành là Thái úy triều Lý Cao Tông, nhận di mệnh Cao Tông phò vua nhỏ\
\ là Long Cán lên nối ngôi mới 3 tuổi. \r\n7\r\n Tứ phụ: nghĩa là bốn viên đại\
\ thần giúp vua khi mới lên ngôi. \r\n8\r\n Chỉ Thuận Tông. \r\n9\r\n Xích chủy:\
\ nghĩa là mõm đỏ, miệng đỏ, hay đỏ mỏ. Xích chủy hầu là loài đỏ mỏ ám chỉ Lê\
\ Quý Ly. \r\n10 Bạch kê: nghĩa là gà trắng. Nghệ Tông sinh năm Tân Dậu, tức năm\
\ gà. Tân thuộc hành kim, loài kim sắc trắng. Vì thế \"bạch kê\" \r\nám chỉ Nghệ\
\ Tông. \r\n11 Chữ vương? ở trong lòng chữ khẩu? là chữ \"quốc\"?. \r\n12 Theo\
\ tục nhà Trần, hằng năm vào ngày mồng 4 tháng 4, vua hội họp bề tôi làm lễ tuyên\
\ thệ ở đền Đồng Cổ. (Xem bản kỷ, quyển \r\n5, Kiến Trung năm thứ 3, 1277). \r\
\n13 Chỉ Quý Ly. \r\n288 Đại Việt Sử Ký Toàn Thư - Bản Kỷ - Quyển VIII \r\nQuý\
\ Ly bỏ mũ, rập đầu khóc lóc từ tạ, chỉ trời vạch đất thề rằng: \r\n\"Nếu thần\
\ không biết dốc lòng trung, hết sức giúp Quan gia để truyền đến con cháu về sau\
\ thì \r\ntrời sẽ ghét bỏ thần\". \r\nQuý Ly lại nói: \"Lúc Linh Đức Vương làm\
\ điều thất đức, nếu không nhờ oai linh bệ hạ thì thần đã"
- "éo, xênh xang lạ hom cả\", và gánh xiếc của BẮc thành trổ tài dịp Đại \r\nkhánh\
\ \"Ngũ tuần\" của vua: \"4 đứa leo dây, đứa trẻ lộn dây, đứa trẻ \r\nmúa trên\
\ bàn tay 2 đứa\".\r\nNhững định chế về tổ chức và hoạt động nghệ thuật của nhà\
\ \r\nNguyễn đã có tác dụng quan ữọng kích thích các loại hình vãn nghệ \r\ndân\
\ gian phát triển cả về số lượng lẫn chất lượng. Trong các đợt biểu \r\ndiễn ở\
\ Kinh đô, trước yêu cầu thưởng lãm nghiêm ngặt và cao hơn \r\nđịa phương, các\
\ nhà viết kịch bản. đạo diễn, diễn viên phải trau dồi để \r\nnâng cao năng lực\
\ sáng tác, dàn dựng và kỹ năng biểu diễn.\r\n2. Nghệ thuật dân gian\r\nSinh hoạt\
\ văn nghệ dân gian trong các làng quê cũng phát triển. \r\nỞ Bắc Kỳ, Bắc Trung\
\ Kỳ, hát ả đào rất phổ biến. Bên cạnh đó là \r\ncác thể loại dân ca: hát Xoan\
\ ở Phú Thọ, Quan họ Bắc Ninh, hát \r\nSli, Then ở Lạng Sơn, hát Ví dặm, Phường\
\ vải ở Nghệ An, Hà \r\nTĩnh. Ở các tinh trung du và đồng bằng Bắc Bộ, Thanh Hóa,\
\ chèo \r\nsân đình mang tính trào lộng nở rộ. Thể loại trò hài, xiếc ở Bắc Kỳ\
\ \r\ncũng thu hút đông đảo khán giả.\r\n639"
- "Tây. Ngoài cơ sờ đúc súng cũ của tiên triều, năm 1825 vua Minh \r\nMệnh mờ thêm\
\ sáu xưởng nữa. vốn cần cù và ham học hỏi sáng \r\ntạo, những người thợ quân\
\ giới đã được \"thứ súng tay nạp thuốc nổ \r\nmạnh theo kiểu Tây dương\". Vào\
\ những năm cuối triều Minh \r\nM ệnh, họ đã đúc 15 cỗ đại pháo X ung tiêu băng\
\ đồng và hai cỗ \r\nsúng lớn Chấn hải, loại đại pháo lợi hại trong thủy chiến\
\ phương \r\nTây. Sau đó, lại xuất xưởng tiếp 30 cỗ Chấn hải. Năm 1829, quản \r\
\nkho Hải Dương là Tôn Thất Thiện cùng với 100 lính Chấn cơ chế \r\nra cối gỗ\
\ chạy bàng sức nước ở khe suối để giã, luyện thuốc súng. \r\nDụng cụ này là xe\
\ \"Thủy hỏa ký tế\", và những năm sau được phổ \r\ncập trong quân ngũ. Từ vũ\
\ khí phương Tây, người Đại Nam đã tự \r\ntìm hiểu từng chi tiết để chế tạo thước\
\ đo ngắm bắn, thước kiểm tra \r\nthuốc súng. Trong bảy năm ờ ngôi, vua Thiệu\
\ Trị đúc 9 cỗ súng \r\nbàng đồng hiệu là \"Thần uy phục viễn đại tướng quân\"\
, cỗ to nhất \r\nlà 10.706 cân, cỗ nhỏ nhất là 10.222 cân, tổng cộng là 93.829\
\ cân.\r\n649\r\nLỊCH SỬ VIỆT NAM - TẬP 5\r\nVà ba cỗ súng hiệu \"Bảo Đại định\
\ công an dân hòa chúng thượng \r\ntướng quân\", mỗi cỗ trên 14.500 cân, tổng\
\ cộng là 43.620 cân1.\r\nĐe tạo điều kiện cho quân thủy học tập, bộ Công cấp\
\ cho họ la \r\nbàn, thước đo nước, đồng hồ cát xem giờ của phương Tây. v ề khoa\
\ \r\nmục bắn súng thì lính thủy phải tập bắn súng điểu sang và đại bác. \r\n\
Minh Mệnh yêu cầu Hiệp biện Đại học sĩ lãnh Thượng thư bộ Binh \r\nTrương Đăng\
\ Quế đọc kỹ các sách và bản đồ thủy chiến \"Tây"
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
- cosine_accuracy@1
- cosine_accuracy@3
- cosine_accuracy@5
- cosine_accuracy@10
- cosine_precision@1
- cosine_precision@3
- cosine_precision@5
- cosine_precision@10
- cosine_recall@1
- cosine_recall@3
- cosine_recall@5
- cosine_recall@10
- cosine_ndcg@10
- cosine_mrr@10
- cosine_map@100
model-index:
- name: SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
results:
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: gte multilingual base 768
type: gte_multilingual_base_768
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.3972602739726027
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.6333333333333333
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.7132420091324201
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.7817351598173516
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.3972602739726027
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.21111111111111108
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.142648401826484
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.07817351598173515
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.3972602739726027
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.6333333333333333
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.7132420091324201
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.7817351598173516
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.5921213055171655
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.5309868087265359
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.537969151887342
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: gte multilingual base 512
type: gte_multilingual_base_512
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.38767123287671235
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.6310502283105023
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.7095890410958904
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.7821917808219178
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.38767123287671235
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.21035007610350073
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.14191780821917807
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.07821917808219177
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.38767123287671235
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.6310502283105023
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.7095890410958904
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.7821917808219178
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.5879636635574841
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.525339204174821
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.5318727014135456
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: gte multilingual base 256
type: gte_multilingual_base_256
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.3771689497716895
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.6146118721461187
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.6872146118721462
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.7662100456621005
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.3771689497716895
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.20487062404870623
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.13744292237442923
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.07662100456621006
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.3771689497716895
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.6146118721461187
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.6872146118721462
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.7662100456621005
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.5736037026704126
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.5116503587736474
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.5189035063838257
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: gte multilingual base 128
type: gte_multilingual_base_128
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.36118721461187214
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.582648401826484
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.6502283105022831
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.7342465753424657
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.36118721461187214
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.1942161339421613
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.1300456621004566
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.07342465753424657
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.36118721461187214
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.582648401826484
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.6502283105022831
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.7342465753424657
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.5465887777560341
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.4866068710589268
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.49427672079491064
name: Cosine Map@100
- task:
type: information-retrieval
name: Information Retrieval
dataset:
name: gte multilingual base 64
type: gte_multilingual_base_64
metrics:
- type: cosine_accuracy@1
value: 0.3082191780821918
name: Cosine Accuracy@1
- type: cosine_accuracy@3
value: 0.5146118721461187
name: Cosine Accuracy@3
- type: cosine_accuracy@5
value: 0.5863013698630137
name: Cosine Accuracy@5
- type: cosine_accuracy@10
value: 0.6621004566210046
name: Cosine Accuracy@10
- type: cosine_precision@1
value: 0.3082191780821918
name: Cosine Precision@1
- type: cosine_precision@3
value: 0.17153729071537288
name: Cosine Precision@3
- type: cosine_precision@5
value: 0.11726027397260275
name: Cosine Precision@5
- type: cosine_precision@10
value: 0.06621004566210045
name: Cosine Precision@10
- type: cosine_recall@1
value: 0.3082191780821918
name: Cosine Recall@1
- type: cosine_recall@3
value: 0.5146118721461187
name: Cosine Recall@3
- type: cosine_recall@5
value: 0.5863013698630137
name: Cosine Recall@5
- type: cosine_recall@10
value: 0.6621004566210046
name: Cosine Recall@10
- type: cosine_ndcg@10
value: 0.4843188931282978
name: Cosine Ndcg@10
- type: cosine_mrr@10
value: 0.4275081539465107
name: Cosine Mrr@10
- type: cosine_map@100
value: 0.4370689716929827
name: Cosine Map@100
---
# SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) on the csv dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) <!-- at revision ca1791e0bcc104f6db161f27de1340241b13c5a4 -->
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- csv
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
(2): Normalize()
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("minhtuan7akp/gte-base-vietnamese-finetune-matryoshka")
# Run inference
sentences = [
'Gia Cát Lượng đã giúp ai trong việc quản lý nước Thục?',
'phải trông coi mọi việc, giúp Thành Vương đến lúc trưởng thành. \r\n4\r\n Hoắc Quang giữ chức Đại tư mã tướng quân, phò Hán Chiêu Đế lúc lên ngôi mới 9 tuổi. \r\n5\r\n Gia Cát Lượng tức Khổng Minh, là thừa tướng của Chiêu Đế Lưu Bị nước Thục đời Tam Quốc. Lưu Bị chết, con là Lưu Thiện nối \r\nngôi, tức Thục Hậu chúa, mọi việc nước, việc quân đều phải trông cậy vào Gia Cát Lượng. \r\n6\r\n Tô Hiến Thành là Thái úy triều Lý Cao Tông, nhận di mệnh Cao Tông phò vua nhỏ là Long Cán lên nối ngôi mới 3 tuổi. \r\n7\r\n Tứ phụ: nghĩa là bốn viên đại thần giúp vua khi mới lên ngôi. \r\n8\r\n Chỉ Thuận Tông. \r\n9\r\n Xích chủy: nghĩa là mõm đỏ, miệng đỏ, hay đỏ mỏ. Xích chủy hầu là loài đỏ mỏ ám chỉ Lê Quý Ly. \r\n10 Bạch kê: nghĩa là gà trắng. Nghệ Tông sinh năm Tân Dậu, tức năm gà. Tân thuộc hành kim, loài kim sắc trắng. Vì thế "bạch kê" \r\nám chỉ Nghệ Tông. \r\n11 Chữ vương? ở trong lòng chữ khẩu? là chữ "quốc"?. \r\n12 Theo tục nhà Trần, hằng năm vào ngày mồng 4 tháng 4, vua hội họp bề tôi làm lễ tuyên thệ ở đền Đồng Cổ. (Xem bản kỷ, quyển \r\n5, Kiến Trung năm thứ 3, 1277). \r\n13 Chỉ Quý Ly. \r\n288 Đại Việt Sử Ký Toàn Thư - Bản Kỷ - Quyển VIII \r\nQuý Ly bỏ mũ, rập đầu khóc lóc từ tạ, chỉ trời vạch đất thề rằng: \r\n"Nếu thần không biết dốc lòng trung, hết sức giúp Quan gia để truyền đến con cháu về sau thì \r\ntrời sẽ ghét bỏ thần". \r\nQuý Ly lại nói: "Lúc Linh Đức Vương làm điều thất đức, nếu không nhờ oai linh bệ hạ thì thần đã',
'Tây. Ngoài cơ sờ đúc súng cũ của tiên triều, năm 1825 vua Minh \r\nMệnh mờ thêm sáu xưởng nữa. vốn cần cù và ham học hỏi sáng \r\ntạo, những người thợ quân giới đã được "thứ súng tay nạp thuốc nổ \r\nmạnh theo kiểu Tây dương". Vào những năm cuối triều Minh \r\nM ệnh, họ đã đúc 15 cỗ đại pháo X ung tiêu băng đồng và hai cỗ \r\nsúng lớn Chấn hải, loại đại pháo lợi hại trong thủy chiến phương \r\nTây. Sau đó, lại xuất xưởng tiếp 30 cỗ Chấn hải. Năm 1829, quản \r\nkho Hải Dương là Tôn Thất Thiện cùng với 100 lính Chấn cơ chế \r\nra cối gỗ chạy bàng sức nước ở khe suối để giã, luyện thuốc súng. \r\nDụng cụ này là xe "Thủy hỏa ký tế", và những năm sau được phổ \r\ncập trong quân ngũ. Từ vũ khí phương Tây, người Đại Nam đã tự \r\ntìm hiểu từng chi tiết để chế tạo thước đo ngắm bắn, thước kiểm tra \r\nthuốc súng. Trong bảy năm ờ ngôi, vua Thiệu Trị đúc 9 cỗ súng \r\nbàng đồng hiệu là "Thần uy phục viễn đại tướng quân", cỗ to nhất \r\nlà 10.706 cân, cỗ nhỏ nhất là 10.222 cân, tổng cộng là 93.829 cân.\r\n649\r\nLỊCH SỬ VIỆT NAM - TẬP 5\r\nVà ba cỗ súng hiệu "Bảo Đại định công an dân hòa chúng thượng \r\ntướng quân", mỗi cỗ trên 14.500 cân, tổng cộng là 43.620 cân1.\r\nĐe tạo điều kiện cho quân thủy học tập, bộ Công cấp cho họ la \r\nbàn, thước đo nước, đồng hồ cát xem giờ của phương Tây. v ề khoa \r\nmục bắn súng thì lính thủy phải tập bắn súng điểu sang và đại bác. \r\nMinh Mệnh yêu cầu Hiệp biện Đại học sĩ lãnh Thượng thư bộ Binh \r\nTrương Đăng Quế đọc kỹ các sách và bản đồ thủy chiến "Tây',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Information Retrieval
* Datasets: `gte_multilingual_base_768`, `gte_multilingual_base_512`, `gte_multilingual_base_256`, `gte_multilingual_base_128` and `gte_multilingual_base_64`
* Evaluated with [<code>InformationRetrievalEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator)
| Metric | gte_multilingual_base_768 | gte_multilingual_base_512 | gte_multilingual_base_256 | gte_multilingual_base_128 | gte_multilingual_base_64 |
|:--------------------|:--------------------------|:--------------------------|:--------------------------|:--------------------------|:-------------------------|
| cosine_accuracy@1 | 0.3973 | 0.3877 | 0.3772 | 0.3612 | 0.3082 |
| cosine_accuracy@3 | 0.6333 | 0.6311 | 0.6146 | 0.5826 | 0.5146 |
| cosine_accuracy@5 | 0.7132 | 0.7096 | 0.6872 | 0.6502 | 0.5863 |
| cosine_accuracy@10 | 0.7817 | 0.7822 | 0.7662 | 0.7342 | 0.6621 |
| cosine_precision@1 | 0.3973 | 0.3877 | 0.3772 | 0.3612 | 0.3082 |
| cosine_precision@3 | 0.2111 | 0.2104 | 0.2049 | 0.1942 | 0.1715 |
| cosine_precision@5 | 0.1426 | 0.1419 | 0.1374 | 0.13 | 0.1173 |
| cosine_precision@10 | 0.0782 | 0.0782 | 0.0766 | 0.0734 | 0.0662 |
| cosine_recall@1 | 0.3973 | 0.3877 | 0.3772 | 0.3612 | 0.3082 |
| cosine_recall@3 | 0.6333 | 0.6311 | 0.6146 | 0.5826 | 0.5146 |
| cosine_recall@5 | 0.7132 | 0.7096 | 0.6872 | 0.6502 | 0.5863 |
| cosine_recall@10 | 0.7817 | 0.7822 | 0.7662 | 0.7342 | 0.6621 |
| **cosine_ndcg@10** | **0.5921** | **0.588** | **0.5736** | **0.5466** | **0.4843** |
| cosine_mrr@10 | 0.531 | 0.5253 | 0.5117 | 0.4866 | 0.4275 |
| cosine_map@100 | 0.538 | 0.5319 | 0.5189 | 0.4943 | 0.4371 |
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### csv
* Dataset: csv
* Size: 21,892 training samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 26.95 tokens</li><li>max: 103 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 25 tokens</li><li>mean: 373.94 tokens</li><li>max: 596 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Tính chất kiến trúc của đình làng triều Mạc được thể hiện qua những đặc điểm gì, như số gian, hình dạng, nội thất và cách bố trí không gian trong công trình?</code> | <code>Đình làng là công trình kiến trúc công cộng được dựng nên <br>băng sự đóng góp của cải và công sức của cả cộng đồng làng xã. <br>Ngoài chức năng là trụ sở hành chính của cả làng, ngôi đình còn là <br>trung tâm sinh hoạt văn hóa làng xã, là nơi diễn ra các nghi lễ trọng <br>đại trong dịp tế lễ thần Thành hoàng làng và tô chức hội hè hăng <br>năm. Có thê nói, ngôi đình làng là nơi hội tụ sức mạnh của cả cộng <br>đồng và là biểu trưng đặc sắc nhất của văn hóa làng xã. <br> <br>Trong các ngôi đình triều Mạc, Thân thành hoàng có lý lịch <br>xuất thân khá phong phú. Tản Viên sơn thánh là vị thần có ảnh <br>hưởng lớn ở xứ Đoài được thờ phụng ở đình Tây Đăng, Thanh Lũng <br>và nhiều làng xã khác. Thần Cao Sơn, Quý Minh tương truyền là <br>tướng tâm phúc của Hùng Vương được thờ ở đình làng Lỗ Hạnh. <br>Dân làng Lỗ Hạnh còn thờ cả Phương Dung công chúa... Từ thế <br>kỷ XYVI và các thế kỷ tiếp sau, Thần thành hoàng làng trở thành <br>vị vua tỉnh thần ở các làng xã, tín ngưỡng thờ cúng Thân thành <br>hoàng càng trở nên phong phú thê hiện qua lễ...</code> |
| <code>Nguyễn Khắc Nhu có vai trò gì trong khởi nghĩa toàn khu vực miền núi Bắc Kỳ của Việt Nam Quốc dân Đảng vào năm 1930?</code> | <code>bị nổ do bất cẩn. Do đó công việc bị phát hiện. Hai người phụ trách <br>cơ quan chế bom là Đỗ Cương và Quản Trác trốn thoát. Nhiều binh <br>lính và dân thường bị bắt. Công việc bạo động của Xứ Nhu không <br>thành. Đúng lúc này Việt Nam Quốc dân Đảng vừa thành lập, cử <br>người tới mời Xứ Nhu và Việt Nam Dân quốc gia nhập Việt Nam <br>Quốc dân Đảng. Hầu hết các đồng chí của Xứ Nhu trở thành đảng <br>viên của Việt Nam Quốc dân Đảng ở vùng Bắc Ninh, Bắc Giang. <br>Do đó, Việt Nam Quốc dân Đảng mạnh lên về số lượng1. Cùng với <br>việc phát triển đảng viên ở Bẳc Ninh, Bắc Giang, Việt Nam Quốc <br>dân Đảng còn thiết lập nhiều cơ sở ở các tỉnh Thái Bình, Hải Dương, <br>1. Nguyễn Khắc Nhu tức Xứ Nhu (1882-1930), người làng Song Khê, huyện <br>Yên Dũng, tinh Bắc Giang. Với lòng yêu nuớc và ý chí chống Pháp, <br>ông dự tính thành lập một tổ chức hoạt động công khai nhăm đào tạo <br>tài năng cho đất nước lấy tên là "Hội Quốc dân dục tài”. Việc này <br>không thành công, ông lại lập tổ chức bí mật nhăm bạo động lật đổ ách <br>áp b...</code> |
| <code>Giá gạo tháng 3-1950 ở Liên khu IV là bao nhiêu đồng/tạ và có chênh lệch gì so với giá gạo ở Liên khu III và Liên khu Việt Bắc?</code> | <code>ngày càng tăng nhanh, nhất là ở Việt Bắc. Giá gạo tăng mạnh <br>nhất, giá thực phẩm cũng tăng dần theo giá gạo. Giá các mặt hàng <br>kỹ nghệ tăng chậm hơn. Giá hàng ngoại hóa hầu như không tăng <br>vỉ trong vùng Pháp chiếm đóng, hàng ngoại hóa tính bằng tiền <br>Đông Dương không tăng, hom nữa nhân dân cũng ít tiêu thụ hàng <br>ngoại hóa vì bị cấm. <br>1. Viện Kinh tế học, Kinh tế Việt Nam từ Cách mạng Tháng Tám đến..., Sách <br>đã dẫn, tr. 238. <br>2. Chuơng trình và báo cáo của Bộ Kinh tế về tình hình hoạt động năm 1950. <br>Trung tâm lưu trữ quốc gia in, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ số 1914. <br>488 <br>Chương VI. Việt Nam dân chủ cộng hòa xây dựng.. <br>Giá gạo trong những tháng đầu năm 1950 so với cuối năm 1949 <br>có thay đổi, Liên khu IV (Thanh Hóa) giá tăng lên 154%; Liên khu <br>III (Hà Đông - Hà Nam) giá tăng lên 153%; Liên khu Việt Bắc <br>(Thái Nguyên) giá tăng lên 800%. <br>Giá gạo ở Thái Nguyên từ 1.625 đồng/tạ lên 13.000 đồng/tạ <br>(tăng 800%); ờ Phú Thọ từ 2.650 đồng/tạ lên 7.500 đồng/tạ (tăng <br>283%). Mặt khác, ...</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
```json
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
```
### Evaluation Dataset
#### csv
* Dataset: csv
* Size: 21,892 evaluation samples
* Columns: <code>anchor</code> and <code>positive</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive |
|:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string |
| details | <ul><li>min: 10 tokens</li><li>mean: 26.56 tokens</li><li>max: 108 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 369.01 tokens</li><li>max: 559 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive |
|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Nguyễn Hoàng đã thực hiện những hành động gì để dần dần tách khỏi sự ràng buộc của họ Trịnh sau khi trở lại Thuận Quảng vào năm 1600, và những hành động này đã ảnh hưởng như thế nào đến mối quan hệ giữa hai dòng họ?</code> | <code>thẳng đối với họ Nguyễn. Trịnh Tùng đã lấy danh nghĩa vua Lê sai <br>sứ giả là Thiêm đô ngự sử Lê Nghĩa Trạch đem sắc vào phủ dụ <br>Nguyễn Hoàng và vẫn cho ở lại trấn thủ, hằng năm nộp thuế như <br>cũ. Cùng với sắc của vua Lê, Trịnh Tùng có gửi thư kèm theo <br>Chương ĩ. Sự phân liệt Đàng Trong - Đàng Ngoài... <br>1, Toàn thư. quyển 17, tập IV, Sđd, tr. 200. <br>2, Đại Nam thực lục, Tiền biên, quyển 1, tập I, Sđd, tr. 34. <br>3, Đại Nam thực lục, Tiển biên, quyển 1, tập I, Sđd, tr. 35. <br>39 <br>LỊCH SỬ VIỆT NAM - TẬP 4 <br>"khuyên giữ việc thuế cống". Nguyễn Hoàng sai sứ giả đáp lễ tạ on <br>vua Lê và gửi thư cho Trịnh Tùng hẹn kết nghĩa thông gia, đem con <br>gái là Ngọc Tú gả cho Trịnh Tráng (con Trịnh Tùng) lấy danh <br>nghĩa hôn nhân để duy trì mối quan hệ bề ngoài giao hảo giữa hai <br>dòng họ vốn có sẵn một mối thù địch. <br>- Chính sách cùa họ Nguyễn từ khi Nguyễn Hoàng trở lại <br>Thuận Quảng <br>Năm 1600, Nguyễn Hoàng ròi được khỏi đất Bẳc trở về Thuận <br>Quảng bắt đầu thực hiện một chính sách cai trị mói, dần dần tác...</code> |
| <code>Báo cáo của Ủy ban Kháng chiến hành chính Hà Nội về hoạt động giáo dục bù nhìn và tình hình các giáo sư trường Chu Văn An có nội dung gì?</code> | <code>Tài liệu tham khảo <br>21. Báo cáo sô' 2 BC/I ngày 12-11-1949 và Báo cáo sô' 463 <br>BC/DB ngày 25-12-1949 của Ty Công an H à Nội. Trung <br>tâm Lưu trữ Quốc gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ <br>SỐ921. <br>28. Báo “Le song” ngày 11-2-1949. Trung tâm Lưu trữ Quốc <br>gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 2002. <br>29. Báo cáo của u ỷ ban Kháng chiến hành chính Hà Nội vê <br>hoạt động giáo dục bù nhìn và tình hình các giáo sư <br>trường Chu Văn An. Trung tâm Lưu trữ Quốc gia III, <br>phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ số 979. <br>30. Báo cáo của Tổng Giám đốc Việt N am Công an vụ sô' <br>122/NCB3 ngày 1-4-1951. Trung tâm Lưu trữ Quốic gia <br>III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 979. <br>31. Báo cáo thành tích về cống tác công an trong 8 năm kháng <br>chiến (1946-1954) của Bộ Công an. Trung tâm Lưu trữ <br>Quốc gia III, phông Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô' 927. <br>32. Báo cáo một năm kháng chiến (12-1946 đến 12-1947) của <br>UBKCHC Khu 12. Trung tâm Lưu trữ Quốc gia III, phông <br>Phủ Thủ tướng, Hồ sơ sô" 2000. <br>33. Báo cáo thành tích quăn sự trong 8 n...</code> |
| <code>Đặc điểm dân số của nước ta ảnh hưởng đến các ngành dịch vụ như thế nào và đòi hỏi những ngành dịch vụ nào cần được ưu tiên phát triển trong quá trình đô thị hóa?</code> | <code>— Trong các thành phố lớn thường hình thành các trung tâm giao dịch, <br>thương mại. Đó là nơi tập trung các ngân hàng, các văn phòng đại diện <br>của các công ti, các siêu thị hay các tổ hợp thương mại, dịch vụ lớn... <br>Ở các thành phố lớn trên thế giới, thường dễ nhận thấy các trung tâm <br>thương mại này do sự tập trung các ngôi nhà cao tầng, chọc trời. Một <br>thành phố có thể có trung tâm thương mại chính và một số trung tâm <br>thương mại nhỏ hơn, kết quả của sự phát triển đô thị. <br> <br>— Ở nước ta, các thành phố, thị xã thường có khu hành chính (phân <br>“đô”) và khu buôn bán, dịch vụ (phân “thị'). Ở Hà Nội, Thành phố <br>Hồ Chí Minh các trung tâm giao dịch, thương mại của thành phố đang <br>được hình thành rõ nét. <br> <br>CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP <br> <br>174 <br> <br>1. Cho biết đặc điểm dân số của nước ta (đông, tăng còn tương đối <br>nhanh, mức sống đang nâng lên và đô thị hoá đang phát triển với <br>tốc độ nhanh hơn) có ảnh hưởng đến các ngành dịch vụ như thế <br>nào ? Các đặc điểm đó đòi hỏi những ngành dịch vụ nào cần được <br>ưu tiê...</code> |
* Loss: [<code>MatryoshkaLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters:
```json
{
"loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
"matryoshka_dims": [
768,
512,
256,
128,
64
],
"matryoshka_weights": [
1,
1,
1,
1,
1
],
"n_dims_per_step": -1
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 6
- `per_device_eval_batch_size`: 6
- `learning_rate`: 3e-06
- `num_train_epochs`: 2
- `warmup_ratio`: 0.05
- `bf16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 6
- `per_device_eval_batch_size`: 6
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 3e-06
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 2
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.05
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `include_for_metrics`: []
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | gte_multilingual_base_768_cosine_ndcg@10 | gte_multilingual_base_512_cosine_ndcg@10 | gte_multilingual_base_256_cosine_ndcg@10 | gte_multilingual_base_128_cosine_ndcg@10 | gte_multilingual_base_64_cosine_ndcg@10 |
|:------:|:----:|:-------------:|:---------------:|:----------------------------------------:|:----------------------------------------:|:----------------------------------------:|:----------------------------------------:|:---------------------------------------:|
| 0.0305 | 100 | 1.1057 | 0.7163 | 0.5609 | 0.5532 | 0.5375 | 0.4939 | 0.4168 |
| 0.0609 | 200 | 0.7976 | 0.5554 | 0.5724 | 0.5696 | 0.5491 | 0.5068 | 0.4351 |
| 0.0914 | 300 | 0.6724 | 0.4082 | 0.5819 | 0.5778 | 0.5592 | 0.5177 | 0.4453 |
| 0.1218 | 400 | 0.4439 | 0.3058 | 0.5868 | 0.5832 | 0.5643 | 0.5231 | 0.4558 |
| 0.1523 | 500 | 0.3544 | 0.2573 | 0.5873 | 0.5836 | 0.5631 | 0.5264 | 0.4597 |
| 0.1827 | 600 | 0.3483 | 0.2358 | 0.5897 | 0.5856 | 0.5690 | 0.5309 | 0.4679 |
| 0.2132 | 700 | 0.4737 | 0.2248 | 0.5917 | 0.5883 | 0.5767 | 0.5350 | 0.4747 |
| 0.2436 | 800 | 0.3216 | 0.2193 | 0.5899 | 0.5853 | 0.5712 | 0.5330 | 0.4734 |
| 0.2741 | 900 | 0.3239 | 0.2109 | 0.5918 | 0.5883 | 0.5719 | 0.5344 | 0.4712 |
| 0.3045 | 1000 | 0.3111 | 0.2065 | 0.5882 | 0.5856 | 0.5708 | 0.5331 | 0.4751 |
| 0.3350 | 1100 | 0.3516 | 0.2024 | 0.5889 | 0.5854 | 0.5714 | 0.5352 | 0.4760 |
| 0.3654 | 1200 | 0.3344 | 0.2033 | 0.5860 | 0.5832 | 0.5687 | 0.5339 | 0.4764 |
| 0.3959 | 1300 | 0.3161 | 0.1907 | 0.5920 | 0.5898 | 0.5718 | 0.5369 | 0.4756 |
| 0.4263 | 1400 | 0.3094 | 0.1905 | 0.5948 | 0.5915 | 0.5723 | 0.5374 | 0.4774 |
| 0.4568 | 1500 | 0.2981 | 0.1859 | 0.5924 | 0.5919 | 0.5736 | 0.5370 | 0.4755 |
| 0.4872 | 1600 | 0.3332 | 0.1860 | 0.5877 | 0.5881 | 0.5697 | 0.5361 | 0.4760 |
| 0.5177 | 1700 | 0.259 | 0.1877 | 0.5811 | 0.5820 | 0.5683 | 0.5343 | 0.4779 |
| 0.5481 | 1800 | 0.282 | 0.1924 | 0.5788 | 0.5811 | 0.5664 | 0.5337 | 0.4804 |
| 0.5786 | 1900 | 0.2739 | 0.1943 | 0.5803 | 0.5803 | 0.5685 | 0.5383 | 0.4823 |
| 0.6090 | 2000 | 0.2049 | 0.1893 | 0.5856 | 0.5826 | 0.5680 | 0.5380 | 0.4794 |
| 0.6395 | 2100 | 0.3545 | 0.1780 | 0.5920 | 0.5885 | 0.5717 | 0.5393 | 0.4743 |
| 0.6699 | 2200 | 0.3008 | 0.1769 | 0.5919 | 0.5879 | 0.5732 | 0.5392 | 0.4755 |
| 0.7004 | 2300 | 0.3561 | 0.1764 | 0.5909 | 0.5883 | 0.5735 | 0.5392 | 0.4777 |
| 0.7308 | 2400 | 0.4883 | 0.1705 | 0.5977 | 0.5922 | 0.5777 | 0.5451 | 0.4797 |
| 0.7613 | 2500 | 0.235 | 0.1665 | 0.5966 | 0.5928 | 0.5799 | 0.5434 | 0.4805 |
| 0.7917 | 2600 | 0.3415 | 0.1636 | 0.5960 | 0.5910 | 0.5780 | 0.5444 | 0.4815 |
| 0.8222 | 2700 | 0.2424 | 0.1637 | 0.5936 | 0.5917 | 0.5758 | 0.5455 | 0.4821 |
| 0.8526 | 2800 | 0.1937 | 0.1635 | 0.5961 | 0.5896 | 0.5790 | 0.5446 | 0.4841 |
| 0.8831 | 2900 | 0.1986 | 0.1620 | 0.5922 | 0.5884 | 0.5770 | 0.5428 | 0.4834 |
| 0.9135 | 3000 | 0.2009 | 0.1587 | 0.5963 | 0.5921 | 0.5793 | 0.5438 | 0.4820 |
| 0.9440 | 3100 | 0.221 | 0.1568 | 0.5964 | 0.5945 | 0.5810 | 0.5465 | 0.4824 |
| 0.9744 | 3200 | 0.1847 | 0.1592 | 0.5933 | 0.5913 | 0.5766 | 0.5440 | 0.4808 |
| 1.0049 | 3300 | 0.224 | 0.1629 | 0.5906 | 0.5882 | 0.5746 | 0.5410 | 0.4816 |
| 1.0353 | 3400 | 0.3356 | 0.1624 | 0.5884 | 0.5870 | 0.5728 | 0.5412 | 0.4795 |
| 1.0658 | 3500 | 0.2286 | 0.1624 | 0.5891 | 0.5864 | 0.5750 | 0.5419 | 0.4799 |
| 1.0962 | 3600 | 0.2176 | 0.1591 | 0.5933 | 0.5896 | 0.5772 | 0.5429 | 0.4824 |
| 1.1267 | 3700 | 0.1376 | 0.1592 | 0.5923 | 0.5884 | 0.5733 | 0.5415 | 0.4814 |
| 1.1571 | 3800 | 0.1222 | 0.1593 | 0.5918 | 0.5895 | 0.5737 | 0.5423 | 0.4828 |
| 1.1876 | 3900 | 0.2303 | 0.1600 | 0.5919 | 0.5847 | 0.5722 | 0.5423 | 0.4827 |
| 1.2180 | 4000 | 0.1984 | 0.1590 | 0.5920 | 0.5867 | 0.5742 | 0.5437 | 0.4858 |
| 1.2485 | 4100 | 0.1488 | 0.1596 | 0.5910 | 0.5850 | 0.5734 | 0.5402 | 0.4867 |
| 1.2789 | 4200 | 0.188 | 0.1597 | 0.5903 | 0.5843 | 0.5727 | 0.5401 | 0.4839 |
| 1.3094 | 4300 | 0.1507 | 0.1572 | 0.5884 | 0.5836 | 0.5717 | 0.5401 | 0.4848 |
| 1.3398 | 4400 | 0.2171 | 0.1585 | 0.5874 | 0.5833 | 0.5707 | 0.5408 | 0.4832 |
| 1.3703 | 4500 | 0.1938 | 0.1584 | 0.5885 | 0.5836 | 0.5706 | 0.5400 | 0.4836 |
| 1.4007 | 4600 | 0.1793 | 0.1566 | 0.5875 | 0.5834 | 0.5720 | 0.5409 | 0.4813 |
| 1.4312 | 4700 | 0.2104 | 0.1557 | 0.5898 | 0.5844 | 0.5727 | 0.5423 | 0.4815 |
| 1.4616 | 4800 | 0.1473 | 0.1562 | 0.5889 | 0.5854 | 0.5705 | 0.5413 | 0.4830 |
| 1.4921 | 4900 | 0.2356 | 0.1559 | 0.5878 | 0.5836 | 0.5708 | 0.5415 | 0.4834 |
| 1.5225 | 5000 | 0.1418 | 0.1565 | 0.5861 | 0.5835 | 0.5688 | 0.5413 | 0.4819 |
| 1.5530 | 5100 | 0.176 | 0.1572 | 0.5865 | 0.5820 | 0.5686 | 0.5407 | 0.4824 |
| 1.5834 | 5200 | 0.1911 | 0.1574 | 0.5859 | 0.5825 | 0.5688 | 0.5420 | 0.4824 |
| 1.6139 | 5300 | 0.1382 | 0.1562 | 0.5870 | 0.5826 | 0.5697 | 0.5423 | 0.4841 |
| 1.6443 | 5400 | 0.1825 | 0.1528 | 0.5880 | 0.5851 | 0.5714 | 0.5433 | 0.4830 |
| 1.6748 | 5500 | 0.2709 | 0.1524 | 0.5897 | 0.5858 | 0.5716 | 0.5430 | 0.4831 |
| 1.7052 | 5600 | 0.1992 | 0.1523 | 0.5900 | 0.5859 | 0.5727 | 0.5435 | 0.4827 |
| 1.7357 | 5700 | 0.326 | 0.1506 | 0.5910 | 0.5873 | 0.5736 | 0.5456 | 0.4842 |
| 1.7661 | 5800 | 0.1698 | 0.1495 | 0.5907 | 0.5865 | 0.5739 | 0.5443 | 0.4842 |
| 1.7966 | 5900 | 0.2013 | 0.1489 | 0.5916 | 0.5889 | 0.5738 | 0.5457 | 0.4826 |
| 1.8270 | 6000 | 0.1371 | 0.1484 | 0.5912 | 0.5883 | 0.5739 | 0.5454 | 0.4840 |
| 1.8575 | 6100 | 0.1351 | 0.1483 | 0.5917 | 0.5886 | 0.5735 | 0.5456 | 0.4844 |
| 1.8879 | 6200 | 0.1678 | 0.1486 | 0.5925 | 0.5878 | 0.5733 | 0.5450 | 0.4840 |
| 1.9184 | 6300 | 0.1154 | 0.1483 | 0.5915 | 0.5874 | 0.5742 | 0.5461 | 0.4847 |
| 1.9488 | 6400 | 0.1576 | 0.1482 | 0.5913 | 0.5880 | 0.5743 | 0.5469 | 0.4833 |
| 1.9793 | 6500 | 0.1609 | 0.1478 | 0.5921 | 0.5880 | 0.5736 | 0.5466 | 0.4843 |
### Framework Versions
- Python: 3.11.11
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.49.0
- PyTorch: 2.5.1
- Accelerate: 1.2.1
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## Citation
### BibTeX
#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```
#### MatryoshkaLoss
```bibtex
@misc{kusupati2024matryoshka,
title={Matryoshka Representation Learning},
author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
year={2024},
eprint={2205.13147},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.LG}
}
```
#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
year={2017},
eprint={1705.00652},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->