---
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:37424
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: vinai/phobert-base
widget:
- source_sentence: Banh gai Tu Tru hay banh gai lang Mia la loai banh dac san cua
lang Mia, xa Tho Dien, huyen Tho Xuan. Nguyen lieu banh gai chia thanh hai phan
gom vo va nhan. Trong do, vo chi gom gao nep va la gai con phan nhan co mo lon,
dau xanh, dua va hat sen. Banh gai duoc goi bang la chuoi kho, hap chin trong
vong 2 gio. Chiec banh gai dat chuan phai min va thom ngon, co vi deo thom cua
la gai va gao nep. Huong thom cua dau chuoi, vi ngot cua mat mia, mui thom thanh
diu cua dau, vi beo ngay cua thit luon hap dan nguoi an.Tat ca tao nen nhung chiec
banh gai thom ngon dam hon xu Thanh.
sentences:
- Gà nấu măng chua
- Trung tâm EZcooking
- Bánh gai Tứ Trụ.
- source_sentence: "Ở Hải Phòng, nhắc đến cháo là bạn sẽ được review ngay đến địa\
\ điểm Cháo cay Trần Bình Trọng - một quán khá nổi và để lại ấn tượng tốt cho\
\ nhiều người. Nếu bạn là tín đồ mê ăn cay thì đây sẽ là lựa chọn xuất sắc dành\
\ cho bạn, là món cháo mà không nơi nào có thể có, nếu bạn đam mê cảm giác cay\
\ tê lưỡi thì bạn không nên bỏ lỡ địa điểm này.\n\nĐúng như tên gọi của món ăn\
\ là cháo cay, nên điểm đầu tiên đặc biệt của món ăn này chính là vị cay. Cháo\
\ cay Trần Bình Trọng nổi tiếng vì rất cay. Nếu bạn là người có niềm đam mê với\
\ đồ cay nóng thì đây chính là một địa chỉ để đời cho bạn. Khác với món cháo thông\
\ thường, cháo cay là món được nấu từ bột gạo xay nhuyễn. Nước dùng để nấu cháo\
\ là loại nước xương được hầm kỹ, và được nêm nếm gia vị sao cho vừa ăn.\n\nĐến\
\ với quán, bạn sẽ có đa dạng lựa chọn từ cháo sườn, cháo trai, cháo lươn,...\
\ với hương vị độc đáo và thơm ngon. Cháo được nấu sền sệt, không bị loãng quá\
\ mà cũng không hề đặc, nêm vừa miệng được ăn kèm cùng quẩy giòn giòn.\n\nTHÔNG\
\ TIN LIÊN HỆ:\nĐịa chỉ: 17 Trần Bình Trọng, Hồng Bàng, Hải Phòng.\nĐiện thoại:\
\ 0912 319 466\nGiờ mở cửa: 16:00 - 21:00Giá trung bình: 15.000 đồng - 25.000\
\ đồng\n Chỉ đường Gọi điện Mua ngay"
sentences:
- Quán Cháo cay - Trần Bình Trọng
- Canh bò hầm rau củ
- Trái cây chua
- source_sentence: Tamago Onsen là món trứng được nấu bằng cách sử dụng những nguồn
suối nước nóng tự nhiên ở Nhật Bản (ở Nhật, người ta gọi suối nước nóng là onsen).
Quá trình chế biến thường diễn ra trong một khoảng thời gian khá dài nên món trứng
thành phẩm giống như một miếng bánh mềm mịn. Tamago Onsen thường được phục vụ
với một vài món đồ ăn kèm và nước tương. Thực ra, onsen tamago gần giống như món
trứng trần ở nhiều nước. Nhưng điều làm thực khách cảm thấy thu hút ở món ăn này
đó là sự cầu kì của nó, khi người Nhật sử dụng nước từ các con suối nước nóng
để chế biến món trứng.
sentences:
- Dưa cải muối
- Cách nấu lẩu kim chi cá hồi
- Quán Dương
- source_sentence: 'Thuong bi nham lan voi goi cuon, bo bia lai co cach che bien cau
ky hon doi chut. Von la mon an cua nguoi Hoa, theo nam thang, bo bia Sai Gon dan
co nhieu bien doi, nhung xoay quanh van la 5 loai nguyen lieu chinh: lap xuong,
tep kho, trung vit, cu san cat soi, xa lach va duoc cuon ben ngoai bang mot lop
banh trang mong, cham voi nuoc tuong dac che.Gia tham khao: 5000 dong'
sentences:
- Bánh Xèo 46A Đinh Công Tráng
- Món canh rong biển
- Vựa Cua Biển Út Kiệt
- source_sentence: 'Nguyên liệu: Cho 3 người
Cá mút đá 1 kg Ớt 1 muỗng canhLá chanh 20 gr Hành tím băm 2 muỗng cà phê Sa tế
2 muỗng canhDụng cụ thực hiện: Bếp nướng điện, tô, muỗng, dao,...
Cách làm Cá mút đá nướng sa tế:
Sơ chế cá mút đá:
Dùng một vật nhọn giữ cố định đầu của cá mút đá, sau đó dùng dao rạch phần bụng
và loại bỏ hết phần ruột của cá ra.Tiếp theo dùng dao lóc thịt và bỏ phần da nhờn
của cá đi. Tùy theo món ăn và kích thước cá mà chúng ta sẽ cắt thành những đoạn
vừa ăn. Bên cạnh đó, bạn có thể mua cá mút đá chế biến sẵn và được giữ đông, chúng
vẫn giữ được hương vị, độ tươi ngon. Đây là cách dễ dàng nhất bạn không phải tốn
công chế biến cá mút đá. Mua về chỉ cần cắt nhỏ, ướp gia vị là có thể nấu được
ngay.
Cách sơ chế cá sạch, hết nhớt
Cách 1: bạn hãy lấy giấm tưới lên thân cá, chờ trong vài phút để nhớt trên thân
cá đông lại, lúc này bạn có thể dễ dàng dùng dao cạo hết lớp nhớt đã đông này
đi đấy.Cách 2: sau khi mua cá về, dùng nước nóng già đổ lên thân cá. Chú ý không
được để nước sôi vì sẽ làm tróc da và làm chín lớp cá bên ngoài đấy. Sau khi đổ
đợi lớp nhớt đông lại và dùng dao cạo lớp nhớt đi sau đó rửa sạch. Để đảm bảo
cá sạch nhớt, sau khi cạo cũng nên rửa lại bằng giấm hay chanh.Chú ý: Để loại
bỏ nhớt, mùi tanh của cá do tiết thừa còn đọng lại khi bạn làm thịt cá, sau khi
chế biến thịt thì bạn hãy rửa thật kĩ, đặc biệt là phần bụng và xương sống cá
để loại bỏ máu đọng lại. Bằng cách như vậy thì cá của bạn sẽ bớt đi mùi tanh rất
nhiều đấy!
Ướp cá:
Cho cá vào tô cùng với 1 muỗng canh ớt, 20gr lá chanh, 2 muỗng cà phê hành tím
băm và 2 muỗng canh sa tế. Dùng tay trộn đều cho cá thấm đều gia vị, sau đó ướp
trong 15 phút.
Nướng cá:
Cho cá lên bếp nướng điện hoặc lên dĩa nướng với than, nướng đến khi cá vừa chín
tới, không nướng quá chín làm cá khô, mất đi độ ngon của món ăn.
Thành phẩm: Thịt cá dai dai, gia vị đậm đà, cay cay của sa tế, nhất định sẽ gây
ấn tượng cho cả gia đình bạn đấy!'
sentences:
- Cá mút đá (cá ninja) nướng sa tế
- Bánh Canh Hải Sản Mụ Nị
- Miến xào chả cá
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# SentenceTransformer based on vinai/phobert-base
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [vinai/phobert-base](https://huggingface.co/vinai/phobert-base). 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:** [vinai/phobert-base](https://huggingface.co/vinai/phobert-base)
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
### 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': 128, '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:
```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("trongvox/phobert-semactic-retrival-food")
# Run inference
sentences = [
'Nguyên liệu: Cho 3 người\nCá mút đá 1 kg Ớt 1 muỗng canhLá chanh 20 gr Hành tím băm 2 muỗng cà phê Sa tế 2 muỗng canhDụng cụ thực hiện: Bếp nướng điện, tô, muỗng, dao,...\n\nCách làm Cá mút đá nướng sa tế:\nSơ chế cá mút đá:\nDùng một vật nhọn giữ cố định đầu của cá mút đá, sau đó dùng dao rạch phần bụng và loại bỏ hết phần ruột của cá ra.Tiếp theo dùng dao lóc thịt và bỏ phần da nhờn của cá đi. Tùy theo món ăn và kích thước cá mà chúng ta sẽ cắt thành những đoạn vừa ăn. Bên cạnh đó, bạn có thể mua cá mút đá chế biến sẵn và được giữ đông, chúng vẫn giữ được hương vị, độ tươi ngon. Đây là cách dễ dàng nhất bạn không phải tốn công chế biến cá mút đá. Mua về chỉ cần cắt nhỏ, ướp gia vị là có thể nấu được ngay.\nCách sơ chế cá sạch, hết nhớt\nCách 1: bạn hãy lấy giấm tưới lên thân cá, chờ trong vài phút để nhớt trên thân cá đông lại, lúc này bạn có thể dễ dàng dùng dao cạo hết lớp nhớt đã đông này đi đấy.Cách 2: sau khi mua cá về, dùng nước nóng già đổ lên thân cá. Chú ý không được để nước sôi vì sẽ làm tróc da và làm chín lớp cá bên ngoài đấy. Sau khi đổ đợi lớp nhớt đông lại và dùng dao cạo lớp nhớt đi sau đó rửa sạch. Để đảm bảo cá sạch nhớt, sau khi cạo cũng nên rửa lại bằng giấm hay chanh.Chú ý: Để loại bỏ nhớt, mùi tanh của cá do tiết thừa còn đọng lại khi bạn làm thịt cá, sau khi chế biến thịt thì bạn hãy rửa thật kĩ, đặc biệt là phần bụng và xương sống cá để loại bỏ máu đọng lại. Bằng cách như vậy thì cá của bạn sẽ bớt đi mùi tanh rất nhiều đấy!\nƯớp cá:\nCho cá vào tô cùng với 1 muỗng canh ớt, 20gr lá chanh, 2 muỗng cà phê hành tím băm và 2 muỗng canh sa tế. Dùng tay trộn đều cho cá thấm đều gia vị, sau đó ướp trong 15 phút.\nNướng cá:\nCho cá lên bếp nướng điện hoặc lên dĩa nướng với than, nướng đến khi cá vừa chín tới, không nướng quá chín làm cá khô, mất đi độ ngon của món ăn.\nThành phẩm: Thịt cá dai dai, gia vị đậm đà, cay cay của sa tế, nhất định sẽ gây ấn tượng cho cả gia đình bạn đấy!',
'Cá mút đá (cá ninja) nướng sa tế',
'Miến xào chả cá',
]
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]
```
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 37,424 training samples
* Columns: sentence_0, sentence_1, and label
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | sentence_0 | sentence_1 | label |
|:--------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------|
| type | string | string | float |
| details | - min: 83 tokens
- mean: 127.37 tokens
- max: 128 tokens
| - min: 3 tokens
- mean: 7.27 tokens
- max: 21 tokens
| - min: 0.0
- mean: 0.49
- max: 1.0
|
* Samples:
| sentence_0 | sentence_1 | label |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------|:-----------------|
| Nguyên liệu:
Thịt nai né: 400grHành tây: 1-1.5 củCần tây: 1-2 câyCà chua:1 quảGia vị: Đường, muối, mì chính, nước mắm, dầu ăn, sa tế, ớt (nếu bạn ăn cay), tỏi băm nhỏ, hành tím khô băm nhỏ.
Cách chế biến:
Sơ chế và ướp thịt
Thịt nai khi mua về xát với muối hột rồi rửa lại với nước sạch và để ráo. Sau đó, cắt thịt thành lát mỏng vừa ăn.Ướp thịt nai với 1/2 phần tỏi, ớt băm, 2 muỗng cà phê bột ngọt, 1 muỗng cà phê hạt nêm, 1 muỗng cà phê đường, 1 muỗng canh sa tế, 1 muỗng canh dầu màu điều. Trộn đều cho thấm gia vị và ướp trong khoảng 5 phút.
Thực hiện
Cho tỏi, hành khô băm nhỏ vào xào qua, cho thêm cà chua, thịt nai đã ướp vào xào tái. Chú ý khi xào nên để lửa lớn để thịt nai không bị bở.Cho hành tây, cần tây vào xào cùng đến khi chín. Nêm lại gia vị cho vừa miệng.Cho món thịt nai xào hành tây ra đĩa, rắc chút tiêu nếu bạn muốn và thưởng thức. | Thịt nai xào hành tây | 1.0 |
| Là một trong những tín đồ của ăn vặt tại Di Linh mà bỏ qua Gạch Coffee thì quả là một thiếu sót lớn. Gạch Coffee có không gian nhỏ xinh, thích hợp với các bạn tuổi teen, lại có vị trí đắc địa ngay giữa trung tâm thị trấn Di Linh nên đây là một trong những địa điểm hẹn hò thường xuyên của các nhóm bạn thân trong những ngày rảnh rỗi.
Tiệm chủ yếu thiên về đồ uống như trà, coffee, trà sữa… Ngoài ra, 1 số món ăn vặt cũng được chuẩn bị và chế biến rất công phu như mẹt đồ rán, chân gà sả ớt... hay đặc biệt là mì cay Hàn Quốc rất được yêu thích. Tất cả đều sử dụng nguyên liệu sạch, có sự chọn lựa kĩ lưỡng. Đây là địa điểm tụ tập quen thuộc của các bạn trẻ trong khu vực không chỉ bởi địa thế thuận lợi, dễ tìm kiếm, chị chủ dễ tính, đồ ăn ngon, mà giá thành còn rất sinh viên.
Ăn uống no nê mà mỗi người chỉ tốn mấy chục. Vì thế khách đã đông nay lại càng đông hơn. Ngoài ra, Gạch Coffee còn thường xuyên cập nhật những món mới, lạ và ngon để khách hàng có dịp thưởng thức. Gạch Coffee nơi lý tư... | Cháo tôm, rau cải | 0.0 |
| Nam o goc duong Phung Hung - Hang Bong, quan Com Tam Quan 1 noi tieng vi vi suon o day uop chuan vi Sai Gon. Khong gian quan rat sach se, co dieu hoa, thich hop de tu hop gia dinh. Do an cua Com tam Quan 1 rat chat luong va dam bao ve sinh. Neu ban chua tim duoc dia chi nhu y thi day la noi hua hen se cho ban nhieu trai nghiem an tuong. Nhan vien kha nhiet tinh va nhanh nhen, than thien va quan rat sach se va ve sinh cung la diem cong cua quan. Dia com trang tri kha don gian nhung chat luong do an cuc cao. Suat dac biet gom co suon, bi, cha, trung, dua chuot, ca rot, cu cai trang,...
Suon o Com Tam Quan 1 duoc uop dung vi Sai Gon. Thit nuong chay canh, mieng thit ngoai gion trong mem mem. Cha cua quan an rat vua mieng. Canh dau bap va doc mung cua quan ngot va thom, rat chuan vi o Sai Gon. Voi ten tuoi, chat luong thom ngon nhu the, gia ca cua quan cung khong o muc qua binh dan nhung ban co the yen tam vi mot khi lua chon, ban se duoc thuong thuc mot dia com ngon dang tien. Du ban an ... | Cơm Tấm Quận 1 | 1.0 |
* Loss: [MultipleNegativesRankingLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
#### All Hyperparameters
Click to expand
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `per_device_eval_batch_size`: 16
- `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`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1
- `num_train_epochs`: 3
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.0
- `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`: 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`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin