---
language:
- vi
license: apache-2.0
library_name: sentence-transformers
tags:
- cross-encoder
- rerank
datasets:
- unicamp-dl/mmarco
model-index:
- name: VietnameseCrossEncoder
  results:
  - task:
      type: text-classification
    dataset:
      name: MMarco (Vi-Dev)
      type: unicamp-dl/mmarco
    metrics:
    - type: NDCG
      value: 0
      name: NDCG@10
      verified: false
    - type: MRR
      value: 0
      name: MRR@10
      verified: false

pipeline_tag: sentence-similarity
---

## Installation
  - Install `pyvi` to word segment:

	- `pip install pyvi`
      
 -  Install `sentence-transformers` (recommend):
	
	- `pip install sentence-transformers`

 -  Install `transformers` (optional):

	- `pip install transformers`

## Pre-processing

```python
from pyvi import ViTokenizer

query = "UIT là gì?"
sentences = [
    "UIT là Trường Đại học Công nghệ Thông tin (ĐH CNTT), Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (ĐHQG-HCM)",
    "Mô hình rerank — còn được gọi là cross-encoder — là một loại mô hình mà, khi được cung cấp một cặp truy vấn và tài liệu, sẽ đưa ra một điểm tương đồng.",
    "Việt Nam, quốc hiệu là Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam, là một quốc gia xã hội chủ nghĩa nằm ở cực Đông của bán đảo Đông Dương thuộc khu vực Đông Nam Á"
]

tokenized_query = ViTokenizer.tokenize(query)
tokenized_sentences = [ViTokenizer.tokenize(sent) for sent in sentences]

tokenized_pairs = [[tokenized_query, sent] for sent in tokenized_sentences]
```

## Usage with sentence-transformers

```python
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('itdainb/vietnamese-cross-encoder', max_length=256)
scores = model.predict(tokenized_pairs)
```

## Usage with transformers

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('itdainb/vietnamese-cross-encoder')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('itdainb/vietnamese-cross-encoder')

activation_fct = torch.nn.Identity()

features = tokenizer(tokenized_pairs, padding=True, truncation="longest_first", return_tensors="pt", max_length=256)

model.eval()
with torch.no_grad():
    model_predictions = model(**features, return_dict=True)
    logits = activation_fct(model_predictions.logits)

    scores = [score[0] for score in logits]
    print(scores)
```