---
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
widget:
- text: "UIT là gì ?. Trường Đại_học Công_nghệ Thông_tin có tên tiếng Anh là University of Information_Technology ( viết tắt là UIT ) là thành_viên của Đại_học Quốc_Gia TP. HCM."
  output:
    - label: "Top 1"
      score: 4.0033
- text: "UIT là gì ?. Trường Đại_học Kinh_tế – Luật ( tiếng Anh : University of Economics and Law – UEL ) là trường đại_học đào_tạo và nghiên_cứu khối ngành kinh_tế , kinh_doanh và luật hàng_đầu Việt_Nam ."
  output:
    - label: "Top 3"
      score: -1.1160
- text: "UIT là gì ?. Quĩ_uỷ_thác đầu_tư ( tiếng Anh : Unit Investment_Trusts ; viết tắt : UIT ) là một công_ty đầu_tư mua hoặc nắm giữ một danh_mục đầu_tư cố_định"
  output:
    - label: "Top 2"
      score: 2.5138
pipeline_tag: text-classification
---

## 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

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

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 = model_predictions.logits

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