vietnamese-bi-encoder-for-SoICT-2024

This is a sentence-transformers model finetuned from bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder on the json 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: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder
• Maximum Sequence Length: 256 tokens
• Output Dimensionality: 768 tokens
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • json
• Language: vn
• License: apache-2.0

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, '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})
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("maiduchuy321/vietnamese-bi-encoder-for-SoICT-2024")
# Run inference
sentences = [
    '1. công_ước này sẽ bắt_đầu có hiệu_lực với điều_kiện tuân_thủ các quy_định của khoản 6 điều này , vào ngày đầu tháng tiếp_theo sau khi hết một hạn kỳ 12 tháng kể từ ngày văn_bản phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y hay gia_nhập thứ mười được đệ_trình kể_cả những văn_bản chứa_đựng một tuyên_bố được làm chiếu theo điều 92. 5. mọi quốc_gia thành_viên của công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng mà phê_chuẩn , chấp_nhận hay chuẩn_y công_ước này , hoặc gia_nhập công_ước này và tuyên_bố hay đã tuyên_bố chiếu theo điều 92 rằng họ không bị ràng_buộc bởi phần thứ ba của công_ước sẽ hủy bỏ vào lúc phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y hay gia_nhập , bản công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng_bằng cách gửi một thông_cáo với mục_đích đó cho chính_phủ hà_lan. 6. vì mục_đích của điều này , các sự phê_chuẩn , chấp_nhận , chuẩn_y và gia_nhập công_ước này của các quốc_gia thành_viên của công_ước la - haye 1964 về ký_kết_hợp_đồng hay công_ước la - haye 1964 về mua_bán hàng_hóa chỉ bắt_đầu có hiệu_lực kể từ ngày các thông_báo hủy_bỏ của các quốc_gia đó đối_với hai công_ước nói trên cũng sẽ có hiệu_lực. người giữ lưu_chiểu bản công_ước này sẽ thỏa_thuận với chính_phủ hà_lan , vốn là người giữ lưu_chiểu các công_ước 1964 , để đảm_bảo sự phối_hợp cần_thiết về vấn_đề này',
    'công_ước viên về mua_bán hàng_hóa quốc_tế năm 1980 sẽ bắt_đầu có hiệu_lực với điều_kiện gì ?',
    'đăng_kiểm viên có hành_vi làm sai_lệch kết_quả kiểm_định xe cơ_giới bị phạt tiền như thế_nào ?',
]
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]

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

• Dataset: dim_768
• Evaluated with InformationRetrievalEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy@1	0.3883
cosine_accuracy@3	0.6044
cosine_accuracy@5	0.6909
cosine_accuracy@10	0.7849
cosine_precision@1	0.3883
cosine_precision@3	0.2015
cosine_precision@5	0.1382
cosine_precision@10	0.0785
cosine_recall@1	0.3883
cosine_recall@3	0.6044
cosine_recall@5	0.6909
cosine_recall@10	0.7849
cosine_ndcg@10	0.5805
cosine_mrr@10	0.5157
cosine_map@100	0.5235

Training Details

Training Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 107,510 training samples
• Columns: positive and anchor
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	positive	anchor
  type	string	string
  details	min: 2 tokens mean: 169.63 tokens max: 256 tokens	min: 5 tokens mean: 17.53 tokens max: 37 tokens

• Samples:

  positive	anchor
  " điều 6. mức hưởng chế_độ ốm_đau 1. mức hưởng chế_độ ốm_đau theo quy_định tại khoản 1 điều 26 và điều 27 của luật bảo_hiểm xã_hội được tính như sau : mức hưởng chế_độ ốm_đau = tiền_lương tháng đóng bảo_hiểm xã_hội của tháng liền kề trước khi nghỉ_việc / 24 ngày x 75 ( % ) x số ngày nghỉ_việc được hưởng chế_độ ốm_đau "	mức hưởng chế_độ ốm_đau được pháp_luật quy_định như thế_nào ?
  huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy. 4. trách_nhiệm tổ_chức huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ về phòng cháy và chữa_cháy :. b ) cơ_quan , tổ_chức , cơ_sở hoặc cá_nhân có nhu_cầu được huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy thì đề_nghị cơ_quan công_an hoặc cơ_sở huấn_luyện , hướng_dẫn về nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy đã được xác_nhận đủ điều_kiện kinh_doanh dịch_vụ phòng cháy và chữa_cháy tổ_chức huấn_luyện. kinh_phí tổ_chức huấn_luyện do cơ_quan , tổ_chức , cơ_sở hoặc cá_nhân tham_gia huấn_luyện chịu trách_nhiệm. vi_phạm_quy_định về tuyên_truyền , phổ_biến pháp_luật , kiến_thức và huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy , cứu nạn , cứu_hộ. 3. phạt tiền từ 1. 500. 000 đồng đến 3. 000. 000 đồng đối_với hành_vi không tổ_chức huấn_luyện , bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy và chữa_cháy , cứu nạn , cứu_hộ theo quy_định	công_ty không thực_hiện bồi_dưỡng nghiệp_vụ phòng cháy chữa_cháy cho người lao_động thì bị xử_phạt như thế_nào ?
  " điều 73. điều_kiện trước khi chính_thức hoạt_động 1. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải chính_thức hoạt_động trong thời_hạn 12 tháng kể từ ngày được cấp giấy_phép thành_lập và hoạt_động , trừ trường_hợp có sự_kiện bất_khả_kháng hoặc trở_ngại khách_quan. đối_với trường_hợp bất_khả_kháng hoặc trở_ngại khách_quan , doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải báo_cáo bằng văn_bản và được bộ tài_chính chấp_thuận bằng văn_bản về việc gia_hạn thời_gian chính_thức hoạt_động. thời_gian gia_hạn tối_đa là 12 tháng. 2. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải đáp_ứng các quy_định sau đây để chính_thức hoạt_động : a ) chuyển số vốn gửi tại tài_khoản phong_tỏa thành vốn điều_lệ hoặc vốn được cấp. b ) xây_dựng cơ_cấu tổ_chức , bộ_máy quản_lý , kiểm_soát nội_bộ , kiểm_toán nội_bộ , hệ_thống quản_trị rủi_ro phù_hợp với hình_thức hoạt_động theo quy_định của luật này và quy_định khác của pháp_luật có liên_quan. bầu , bổ_nhiệm người đại_diện theo pháp_luật. bầu , bổ_nhiệm các chức_danh đã được bộ tài_chính chấp_thuận về nguyên_tắc quy_định tại khoản 2 điều 70 của luật này. c ) ban_hành các quy_chế quản_lý nội_bộ về tổ_chức hoạt_động , quy_chế nội_bộ về quản_trị rủi_ro và các quy_trình nghiệp_vụ cơ_bản theo quy_định pháp_luật. d ) ký_quỹ đầy_đủ theo quy_định của luật này tại ngân_hàng thương_mại hoạt_động tại việt_nam. đ ) có trụ_sở , cơ_sở vật_chất , kỹ_thuật , hệ_thống công_nghệ phù_hợp với quy_trình nghiệp_vụ về kinh_doanh bảo_hiểm. e ) thực_hiện công_bố nội_dung giấy_phép thành_lập và hoạt_động quy_định tại khoản 2 điều 72 của luật này. 3. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam phải thông_báo cho bộ tài_chính về việc đáp_ứng các quy_định tại khoản 2 điều này ít_nhất 15 ngày trước ngày chính_thức hoạt_động. bộ tài_chính có quyền đình_chỉ việc chính_thức hoạt_động của doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt_nam khi chưa đáp_ứng các quy_định tại khoản 2 điều này. 4. doanh_nghiệp bảo_hiểm , doanh_nghiệp tái_bảo_hiểm , chi_nhánh nước_ngoài tại việt nam không được tiến_hành hoạt_động_kinh_doanh bảo_hiểm trước ngày chính_thức hoạt_động. "	điều_kiện để doanh_nghiệp bảo_hiểm được chính_thức hoạt_động ?

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Evaluation Dataset

json

• Dataset: json
• Size: 11,946 evaluation samples
• Columns: positive and anchor
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	positive	anchor
  type	string	string
  details	min: 16 tokens mean: 165.45 tokens max: 256 tokens	min: 7 tokens mean: 17.33 tokens max: 40 tokens

• Samples:

  positive	anchor
  " điều 15. nguyên_tắc giao_kết_hợp_đồng lao_động 1. tự_nguyện , bình_đẳng , thiện_chí , hợp_tác và trung_thực. 2. tự_do giao_kết_hợp_đồng lao_động nhưng không được trái pháp_luật , thỏa_ước lao_động tập_thể và đạo_đức xã_hội. "	nguyên_tắc giao_kết_hợp_đồng lao_động được đề_cập như thế_nào ?
  " 1. mỗi chức_danh công_chức cấp xã được bố_trí từ 01 người trở lên , ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh quy_định việc bố_trí tăng thêm người ở một_số chức_danh công_chức cấp xã phù_hợp với yêu_cầu , nhiệm_vụ của từng xã , phường , thị_trấn ( trừ chức_danh trưởng công_an xã và chỉ_huy_trưởng ban chỉ_huy quân_sự cấp xã ) nhưng không vượt quá tổng_số cán_bộ , công_chức cấp xã quy_định tại khoản 1 điều 4 nghị_định số 92 / 2009 / nđ - cp đã được sửa_đổi , bổ_sung tại khoản 1 điều 2 nghị_định 34 / 2019 / nđ - cp. 2. những chức_danh công_chức cấp xã có từ 02 người đảm_nhiệm , khi tuyển_dụng , ghi hồ_sơ lý_lịch và sổ bảo_hiểm xã_hội phải thống_nhất theo đúng tên gọi của chức_danh công_chức cấp xã quy_định tại khoản 2 điều 3 nghị_định số 92 / 2009 / nđ - cp. 3. căn_cứ quyết_định của ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh về việc giao số_lượng cán_bộ , công_chức cấp xã , chủ_tịch ủy_ban nhân_dân cấp huyện quyết_định tuyển_dụng , phân_công , điều_động , luân_chuyển và bố_trí người đảm_nhiệm các chức_danh công_chức cấp xã phù_hợp với chuyên_ngành đào_tạo và đáp_ứng các yêu_cầu của vị_trí chức_danh công_chức. "	bố_trí số_lượng công_chức cấp xã được pháp_luật quy_định như thế_nào ?
  “ điều 3. giải_thích từ_ngữ … 4. thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ theo hình_thức điện_tử không dừng ( sau đây gọi tắt là thu phí điện_tử không dừng ) là hình_thức thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ tự_động , phương_tiện giao_thông đường_bộ không cần phải dừng lại để trả phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ khi tới trạm thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ. quá_trình tính_toán phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ được thực_hiện tự_động bởi hệ_thống thu phí dịch_vụ sử_dụng đường_bộ theo hình_thức điện_tử không dừng ( sau đây gọi tắt là hệ_thống thu phí điện_tử không dừng ). ”	thu phí điện_tử không dừng là gì ?

• Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:

  {
      "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
      "matryoshka_dims": [
          768
      ],
      "matryoshka_weights": [
          1
      ],
      "n_dims_per_step": -1
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 24
• per_device_eval_batch_size: 16
• gradient_accumulation_steps: 16
• learning_rate: 2e-05
• num_train_epochs: 5
• lr_scheduler_type: cosine
• warmup_ratio: 0.1
• fp16: True
• load_best_model_at_end: True
• optim: adamw_torch_fused
• batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: epoch
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 24
• per_device_eval_batch_size: 16
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 16
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 2e-05
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 5
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.1
• 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: False
• fp16: True
• 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: True
• 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_fused
• 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: False
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• 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
• batch_sampler: no_duplicates
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

Click to expand

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	dim_768_cosine_map@100
0.0357	10	0.0982	-	-
0.0714	20	0.0764	-	-
0.1071	30	0.0586	-	-
0.1429	40	0.0484	-	-
0.1786	50	0.0513	-	-
0.2143	60	0.0441	-	-
0.25	70	0.0446	-	-
0.2857	80	0.0445	-	-
0.3214	90	0.0295	-	-
0.3571	100	0.0359	-	-
0.3929	110	0.035	-	-
0.4286	120	0.0364	-	-
0.4643	130	0.0323	-	-
0.5	140	0.0317	-	-
0.5357	150	0.03	-	-
0.5714	160	0.0278	-	-
0.6071	170	0.026	-	-
0.6429	180	0.0324	-	-
0.6786	190	0.0316	-	-
0.7143	200	0.031	-	-
0.75	210	0.0268	-	-
0.7857	220	0.0246	-	-
0.8214	230	0.0266	-	-
0.8571	240	0.0244	-	-
0.8929	250	0.0248	-	-
0.9286	260	0.0267	-	-
0.9643	270	0.0224	-	-
1.0	280	0.0305	0.0125	0.5116
1.0357	290	0.0284	-	-
1.0714	300	0.0276	-	-
1.1071	310	0.0179	-	-
1.1429	320	0.0179	-	-
1.1786	330	0.0222	-	-
1.2143	340	0.0174	-	-
1.25	350	0.0146	-	-
1.2857	360	0.0181	-	-
1.3214	370	0.0113	-	-
1.3571	380	0.0131	-	-
1.3929	390	0.0097	-	-
1.4286	400	0.0137	-	-
1.4643	410	0.0119	-	-
1.5	420	0.0092	-	-
1.5357	430	0.0103	-	-
1.5714	440	0.0081	-	-
1.6071	450	0.009	-	-
1.6429	460	0.0098	-	-
1.6786	470	0.009	-	-
1.7143	480	0.0098	-	-
1.75	490	0.0104	-	-
1.7857	500	0.0094	-	-
1.8214	510	0.0088	-	-
1.8571	520	0.0104	-	-
1.8929	530	0.0096	-	-
1.9286	540	0.0097	-	-
1.9643	550	0.009	-	-
2.0	560	0.01	0.0109	0.5177
2.0357	570	0.0106	-	-
2.0714	580	0.0106	-	-
2.1071	590	0.0079	-	-
2.1429	600	0.0079	-	-
2.1786	610	0.0088	-	-
2.2143	620	0.0088	-	-
2.25	630	0.0076	-	-
2.2857	640	0.0077	-	-
2.3214	650	0.0057	-	-
2.3571	660	0.0063	-	-
2.3929	670	0.0052	-	-
2.4286	680	0.0076	-	-
2.4643	690	0.0063	-	-
2.5	700	0.0056	-	-
2.5357	710	0.007	-	-
2.5714	720	0.0053	-	-
2.6071	730	0.0051	-	-
2.6429	740	0.0052	-	-
2.6786	750	0.0055	-	-
2.7143	760	0.0066	-	-
2.75	770	0.0058	-	-
2.7857	780	0.0055	-	-
2.8214	790	0.006	-	-
2.8571	800	0.0058	-	-
2.8929	810	0.0054	-	-
2.9286	820	0.006	-	-
2.9643	830	0.0061	-	-
3.0	840	0.0061	0.0105	0.5197
3.0357	850	0.0063	-	-
3.0714	860	0.0062	-	-
3.1071	870	0.0058	-	-
3.1429	880	0.0044	-	-
3.1786	890	0.0061	-	-
3.2143	900	0.0052	-	-
3.25	910	0.0052	-	-
3.2857	920	0.005	-	-
3.3214	930	0.0042	-	-
3.3571	940	0.0043	-	-
3.3929	950	0.0046	-	-
3.4286	960	0.0052	-	-
3.4643	970	0.0047	-	-
3.5	980	0.0042	-	-
3.5357	990	0.0053	-	-
3.5714	1000	0.0035	-	-
3.6071	1010	0.0041	-	-
3.6429	1020	0.0037	-	-
3.6786	1030	0.0038	-	-
3.7143	1040	0.005	-	-
3.75	1050	0.004	-	-
3.7857	1060	0.0039	-	-
3.8214	1070	0.0038	-	-
3.8571	1080	0.0042	-	-
3.8929	1090	0.0048	-	-
3.9286	1100	0.0046	-	-
3.9643	1110	0.0051	-	-
4.0	1120	0.0045	0.0103	0.5245
4.0357	1130	0.0041	-	-
4.0714	1140	0.0048	-	-
4.1071	1150	0.0046	-	-
4.1429	1160	0.0036	-	-
4.1786	1170	0.0056	-	-
4.2143	1180	0.0044	-	-
4.25	1190	0.0046	-	-
4.2857	1200	0.005	-	-
4.3214	1210	0.0035	-	-
4.3571	1220	0.0039	-	-
4.3929	1230	0.0035	-	-
4.4286	1240	0.0047	-	-
4.4643	1250	0.005	-	-
4.5	1260	0.0041	-	-
4.5357	1270	0.0044	-	-
4.5714	1280	0.0033	-	-
4.6071	1290	0.0037	-	-
4.6429	1300	0.0037	-	-
4.6786	1310	0.0033	-	-
4.7143	1320	0.0047	-	-
4.75	1330	0.0032	-	-
4.7857	1340	0.0039	-	-
4.8214	1350	0.0041	-	-
4.8571	1360	0.0038	-	-
4.8929	1370	0.0045	-	-
4.9286	1380	0.0044	-	-
4.9643	1390	0.0044	-	-
5.0	1400	0.0047	0.0102	0.5235

• The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

• Python: 3.10.14
• Sentence Transformers: 3.2.1
• Transformers: 4.45.1
• PyTorch: 2.4.0
• Accelerate: 0.34.2
• Datasets: 3.0.1
• Tokenizers: 0.20.0

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@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

@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

@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}
}