SentenceTransformer based on Atipico1/bert-checkpoint-980000

This is a sentence-transformers model finetuned from Atipico1/bert-checkpoint-980000. 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: Atipico1/bert-checkpoint-980000
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Output Dimensionality: 768 tokens
Similarity Function: Cosine Similarity

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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (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("Atipico1/my-retriever-4000")
# Run inference
sentences = [
    '어느 곳에 추가로 부산진구에서 재활용품 분리배출을 위한 정거장을 만들기로 했어',
    '부산 부산진구(구청장 서은숙)는 오는 7월부터 단독주택가 재활용정거장 운영 사업을 부암1동과 개금2동으로 확대 추진한다고 밝혔다. 재활용정거장 사업은 일반 주택가 주민들이 편리하게 재활용품을 배출할 수 있도록 일정시간에 지정된 장소에 ‘재활용정거장’이라는 배출 거점을 만들어 주민들이 이용할 수 있도록 하고, 운영 시간 외에는 철수하는 이동식 분리수거장이다. 각 정거장마다 도시광부라 불리는 자원관리사가 정거장을 관리하고 주민들의 재활용품 분리배출을 지원한다. 부산진구는 2019년 3월부터 전포1동 지역에 재활용정거장 25개소를 설치하여 174회 운영, 재활용품 38,700마대를 수거했다. 이 사업이 주민들의 올바른 재활용품 분리배출 문화를 확산시키고 마을의 쓰레기 문제를 주민들이 직접 해결하는 지역공동체의 모범안을 제시한 사례로 평가받음에 따라 오는 7월부터 부암1동과 개금2동 지역에 재활용정거장 운영을 확대 추진하기로 했다. 재활용정거장은 부암1동이 5개소, 개금2동은 10개소이다. 부암1동은 매주 월요일과 수요일, 개금2동은 화요일과 목요일 오후 4시부터 8시까지 4시간동안 운영된다. 주민들은 종이류, 플라스틱류, 유리병류, 캔․고철류, 비닐류 등 재활용 전품목을 가까운 재활용정거장으로 배출하면 된다. 오후 8시 이후 운영을 마치면 수거업체가 재활용정거장에 배출된 재활용품을 모두 수거해 간다. 이후 정거장은 철거되고 다음 운영요일에 다시 설치된다. 또한 주민들의 재활용품 배출 혼동을 줄이기 위해 기존 문전수거 방식도 병행해 운영한다. 구 관계자는 “재활용정거장 사업은 단독주택지역의 재활용품 혼합배출 실태를 개선하여 실질적인 자원 재활용율 높이고 쾌적한 골목길 조성에 크게 기여할 것으로 기대한다”며 주민들이 다함께 적극 참여해 줄 것을 당부했다.',
    '부산 북구(구청장 정명희)는 생활쓰레기 감량 및 효율적인 재활용품 분리배출을 유도하기 위해 ‘소규모 공동주택 분리수거대 설치 시범 사업’을 지난해 6월부터 시작해 총 23개소에 재활용품 분리수거대 설치를 완료했다고 14일 밝혔다. 그간 연립주택 등 소규모 공동주택에는 재활용품을 분리배출 할 수 있는 시설이 없어 입주민들이 임의로 정한 장소에 재활용품을 배출해, 도시미관 저해 및 악취 등으로 생활불편을 야기해왔다. 소규모 공동주택 재활용품 분리수거대 설치 대상은 5~20세대 이상의 소규모 공동주택이며, 분리수거대 설치 공간 확보되고 전담 관리인이 지정된 건물이다. 재활용품 분리수거대의 규격은 2,250×450×1,060mm이며, 투명페트병, 플라스틱류(유색페트병), 유리병, 캔·고철류, 비닐류를 수거할 수 있는 5분류형이다. 또한, 북구는 분리수거대 운영에 필요한 그물망도 함께 지원하고 재활용품의 적정한 분리 배출을 위해 지속적으로 관리 및 점검할 예정이다. 정명희 구청장은 “주민참여예산사업의 일환으로 설치된 소규모 공동주택 재활용품 분리수거대가 주민 생활불편 해소와 자원 재활용률 제고에 도움이 되길 바란다”며 “지구환경 보존과, 더 나은 미래를 다음세대에 전달하기 위해 주민 여러분의 관심과 협조를 당부드린다”고 말했다.',
]
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

Triplet

Dataset: all-ret-dev
Evaluated with TripletEvaluator

Metric	Value
cosine_accuracy	0.7809
dot_accuracy	0.1404
manhattan_accuracy	0.7755
euclidean_accuracy	0.7771
max_accuracy	0.7809

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Size: 473,130 training samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 7 tokens mean: 18.25 tokens max: 86 tokens	min: 27 tokens mean: 304.44 tokens max: 512 tokens	min: 27 tokens mean: 297.21 tokens max: 512 tokens

Samples:

anchor	positive	negative
`국회세종의사당 건립을 위한 법안을 누가 새로 제안했어`	국민의힘 정진석 의원(공주·부여·청양)이 국회세종의사당 설치를 위한 '국회법' 일부개정법률안을 대표발의했다고 21일 밝혔다. 국회와 세종시 정부청사와의 물리적인 거리로 세종시 공무원의 관외 출장비는 3년간 917억원에 달한다. 출장횟수는 87만회에 달하고 있어 업무 불편과 비효율성 심화는 물론 정책 질 저하도 우려되는 실정이다. 개정안은 △서울시에 국회서울의사당을, 세종시에 국회세종의사당을 두도록 하고 △상임위원회는 국회세종의사당에 두는 것으로 하되, 국회운영위원회와 정보위원회 및 세종시로 이전하지 않은 부(部)를 소관하는 상임위원회는 국회서울의사당에 둘 수 있도록 했다. 행복도시법에 따른 이전 제외 대상 부처는 외교부, 통일부, 법무부, 국방부, 여성가족부 등 5곳이다. 또 예산결산특별위원회와 국회예산정책처는 세종시에 두도록하고 국회사무처, 국회도서관, 국회입법조사처는 국회세종의사당에 별도 기관을 둘 수 있도록 했다. 정진석 의원은 "여야 합의로 세종의사당 설계비 147억원이 확정됐고 지난 2월 국회 운영위원회 공청회에서 나온 의견들을 다듬어 법의 완성도를 높인 개정안인 만큼, 여야 합의를 통해 21대 국회 임기 중에 첫 삽을 뜰 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.	이춘희 세종시장은 4월 국회에서 세종의사당 건립을 골자로 한 국회법 개정안 처리가 상임위 소위 단계부터 무산된 것과 관련, “세종의사당 건립은 국가 균형발전과 행정수도 완성을 위한 시대적 과제로, 정파적 이해관계를 따질 사안이 아니라고 생각한다”고 29일 밝혔다. 이 시장은 이날 정례브리핑에서 “27일 국회에서 박병석 국회의장과 주호영 국민의힘 원내대표, 정진석 의원 등을 만나 국회법 개정안 처리를 당부드렸는데, 운영위 소위에서 야당 측이 추가 논의가 필요하다는 의견을 제기해 추후 계속 심사하는 것으로 결론이 나 당혹스럽고 매우 아쉽다”며 이같이 말했다. 그는 “일각에선 세종의사당으로 11개 상임위와 예결위를 이전하는 것 등이 위헌 소지가 있다고 주장하는데, 국회의장과 본회의장을 그대로 둘 경우 위헌 소지가 없다는 게 법률전문가 다수 의견이며, 이는 지난 2월 25일 공청회에서도 확인됐다”고 강조했다. 그는 그러면서 “조만간 여야 지도부가 모두 결정되고, 운영위가 새로 구성되면 국회법 개정안 처리에 이뤄질 것으로 기대된다”고 말했다. 국민의힘은 30일 새 원내 대표를 선출하며, 이후 운영위원회 위원 대부분이 바뀔 것으로 전망된다. 민주당은 이미 새 원내지도부가 구성됐으며, 강준현(세종을) 의원이 운영위원으로 활동할 예정이다. 현재 국회 운영개선 소위는 위원장인 한병도 수석부대표와 강준현 의원 등 민주당 5명, 국민의힘 3명, 비교섭단체 1명 등 9명으로 구성돼 있다. 이 시장은 “우리 시 출신 의원들과 함께 여야 의원들을 계속 설득해 국회법 개정안이 조속히 운영위와 법사위 본회의를 통과하도록 노력하겠다”며 “야당도 원칙적으로 국회 세종의사당 설치에 공감하고 있는 만큼 꼭 처리해 달라”고 당부했다. 국회는 상반기 중 국회법 개정안이 처리될 경우 사무처 주관으로 행정도시건설청과 세종시 등이 참여한 TF를 구성해 즉시 설계에 착수하고, 기재부 총사업비 협의, 국토부 대형공사 입찰방식 심의 등을 거쳐 이르면 연말에 설계 공모를 진행할 예정이다.
`어떤 국가가 과반수의 표를 확보해야 중의원 의장이 될 수 있게 정해 놨어`	3. 일본 가. 의장 선출 □ 중의원 의장은 중의원 선거 후 최초 집회일에 열리는 회의에서 중의원 의원의 무기명 투표에 의해 직선으로 선출됨(「국회법」제6조, 「중의원규칙」제3조, 제8조) ○ 의장 선거는 전체 의원의 3분의 1 이상이 참석해서 사무총장이 의장의 직무대행을 하여 실시함(「국회법」제7조) ○ 의장으로 당선되기 위해서는 과반수 득표를 해야 하므로, 1차 투표에서 총 투표수의 과반수를 획득한 득표자가 없으면, 최다득표자 2인에 대하여 결선투표를 실시함 ○ 결선투표에서 두 후보자의 득표수가 같은 경우 추첨으로 당선인이 결정됨 ○ 중의원 의장의 임기는 4년이나, 임기 중에 해산에 의해서 모든 중의원 의원이 지위를 잃으면, 의장도 그 지위를 상실함 □ 의장 선거절차는 중의원 규칙에서 정하는 것 외에, 제1회 일본 제국의회에서 정한 ‘의장 후보자 선거절차수칙’을 따르고 있음 ○ 의장 선출은 선거 전에 각 회파(교섭단체에 해당) 간의 대화로 미리 후보자가 결정되지만, 공식절차상으로는 각 의원의 본회의에서 선거로 선임함 ○ 1970년대 중반까지는 집권여당이 국회의장과 부의장을 모두 독점하였으나, 제79회 국회(1976년) 이후 중의원 국회의장은 여당 제1당에서, 국회부의장은 야당 제1당(제2당)에서 선출하는 관행이 정착되었음. 그러나 1993년 연립정권 성립 후에는 중의원에서 자민당이 제1당이면서 여당이 아니었기 때문에 여당 간에 의장직을 둘러싸고 다툼이 있었음	(2) 영국 영국의 경우 의원뿐만 아니라 정부도 법안을 제출할 수 있는데, 이는 영국처럼 의회 다수당이 내각을 구성하는 권력융합형 정부 형태를 채택하고 있는 국가에서 공통적으로 발견되는 특징이다. 의원은 단독으로 법안발의를 할 수 있다(「하원의사규칙」 제57조). 다만, 국고지급 의무를 부과하는 것을 목적으로 하는 법안은 개별 의원이 발의할 수없으며, 하원의 명령이나 내각 각료에 의해 제출되어야 한다(「하원의사규칙」제50조). (3) 프랑스 이원집정부제 정부형태를 채택하고 있는 프랑스의 경우 의원뿐만 아니라 정부도 법안제출권을 갖고 있다(「헌법」 제39조제1항). 의원 발의안과 관련된 특징적인 점은 의원발의안이 공공재원을 감소시키거나, 공공부담(public charge)의 신설이나 증가를 수반하는 경우 의회에 접수될 수 없다는 점이다(「헌법」 제40조). 이는 정부에 비해서 상대적으로 의원입법권이 취약함을 상징적으로 나타낸다. (4) 독일 독일 의회에서도 의원과 내각 모두 법안 제출권을 갖는다. 연방하원의원이 법안을 발의하기 위해서는 재적의원 5%의 서명을 받아야 하는데, 이는 교섭단체 구성요건과 동일한 것이다(「하원의사규칙」 제76조). (5) 일본 일본 국회에도 의원과 내각 모두 법안을 제출할 수 있다. 의원발의안의 경우 중의원의 경우 20인 이상, 참의원의 경우 10인 이상의 찬성을 필요로 한다. 다만 예산을 수반하는 법안의 경우 중의원 50인 이상, 참의원 20인 이상의 찬성을 필요로 한다(「국회법」 제56조).
`1분기 코로나 예방접종을 약 2000명에게 시행할 건 누구야`	부산 동래구(구청장 김우룡)는 코로나19 예방접종의 차질 없는 추진을 통한 빠른 일상회복을 위해 코로나19 예방접종 계획을 마련하고, 이달 말 1분기 대상자 2000여명을 대상으로 ‘코로나19 예방접종’을 시작한다고 밝혔다. 코로나19 예방접종 추진기간은 인플루엔자 유행시기인 11월 이전까지로, 접종대상은 18세 이상 전 구민이며, 임신부 및 만 18세 미만 소아·청소년, 65세 이상 고령자는 임상시험 결과에 따라 추후 접종 여부 및 시기가 결정된다. 동래구는 △과학적 근거를 기반으로 안전하고 효과적인 접종 추진 △코로나19의 사망예방 및 지역 사회 전파 차단을 위하여 전 구민의 70%인 189천여 명을 목표로 예방접종을 추진할 계획이다 1분기 우선 접종대상자는 △요양병원·요양시설입원·입원자, 종사자 △고위험 의료기관종사자, 코로나 1차 대응요원 △정신요양·재활시설 등 입소자·종사자 등 2000여 명이며, 백신 배송 등 일정을 조율해 26일부터 병원은 자체접종, 시설은 보건소 방문팀·시설별 협약의료기관 또는 계약된 의사가 방문 접종할 계획이다. 단계별 예방접종 기관은 △7월 개소 예정인 예방접종센터(사직실내체육관) △위탁의료기관 △방문접종 △자체접종 △내소접종을 병행하며, 위탁의료기관 정보는 질병관리청 코로나19 백신 및 예방접종 홈페이지에서 확인할 수 있다. 또한 동래구는 지난 4일 코로나19 예방접종 추진단을 운영 중이며, 22일 민·관·군과 병협·의협·간협 및 민간 등으로 구성된 민-관 협력체계인 ‘동래구 코로나19 예방접종 지역협의체’를 발족하여 전 구민의 코로나19 예방접종의 차질 없는 추진을 위해 최선을 다하고 있다. 김우룡 동래구청장은 “코로나19 예방접종은 전 국민 대상의 대규모 사업으로 관의 철저하고 꼼꼼한 계획과 함께 주민과 유관기관의 협조가 반드시 필요하다”며 “안전하고 신속한 예방접종을 추진을 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.	문재인 대통령과 김정숙 여사가 오는 23일 아스트라제네카의 코로나19 백신을 공개 접종한다. 또 일반인에 대한 백신 접종 시기가 빨라지고, 교사의 경우 2분기에 접종을 받는다. 강민석 청와대 대변인은 15일 브리핑에서 문 대통령 부부의 백신 접종 계획을 설명하면서 “오는 6월 영국 G7(주요 7개국) 정상회의 참석, 즉 필수목적 출국을 위한 것”이라며 “질병관리청의 예방 접종 절차에 따른 것”이라고 설명했다. 공무 등으로 해외 출장을 하는 공무원은 우선 접종 대상이다. 강 대변인은 “문 대통령이 우선 접종하는 것은 일각의 안정성, 효과성 논란을 불식시키고 솔선수범하겠다는 의미”라고 덧붙였다. 3분기 예정이었던 일반인들에 대한 접종 시기도 빨라져, 고령층에 대한 접종이 4월부터 시작된다. 15일 코로나19 예방접종 대응추진단에 따르면 2분기 코로나19 백신 예방접종은 △요양병원 및 요양시설 △코로나19 취약시설 입소자 및 종사자 △65세 이상 어르신 △학교 및 돌봄 공간 △만성질환자 △보건의료인과 사회필수인력 등 6개군을 대상으로 진행한다. 이에 따라 4월 첫 주부터 75세 이상 어르신 364만 명에 대한 접종이 예방접종센터에서 실시된다. 65세부터 74세까지의 494만여 명은 6월부터 위탁의료기관에서 접종이 이뤄질 예정이다. 학교 돌봄 공간도 2분기 접종 대상이다. 4월 중 특수교육과 장애아보육 5만 1000명, 유치원과 학교 내 보건교사와 어린이집의 간호인력 1만 3000명에 대한 접종이 이뤄진다. 6월에는 유치원과 어린이집, 초등학교 1‧2학년을 담당하는 교사, 교직원, 관련 종사자 49만 1000명이 단계별로 접종을 받는다. 노인‧장애인‧노숙인시설 등의 거주‧이용시설 접종도 2분기 중 진행할 예정이지만, 아직 정확한 시기는 미정이다. 한편 15일 0시 기준 부산의 코로나19 예방백신 접종자는 4만 5897명으로 우선 접종 대상자 6만 310명의 72.8%가 접종을 마쳤다. 근육통, 발열 등 이상 반응 사례는 모두 589건이다.

Loss: TripletLoss with these parameters:

{
    "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
    "triplet_margin": 5
}

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

Size: 10,000 evaluation samples
Columns: anchor, positive, and negative

Approximate statistics based on the first 1000 samples:

	anchor	positive	negative
type	string	string	string
details	min: 8 tokens mean: 18.06 tokens max: 112 tokens	min: 19 tokens mean: 301.38 tokens max: 512 tokens	min: 23 tokens mean: 294.43 tokens max: 512 tokens

Samples:

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`릴레이로 이번주 TV와 라디오 방송 출연을 확정한게 누구야?`	▲ 사진=롯데엔터테인먼트 제공 영화 완벽한 타인의 주역 유해진, 조진웅, 이서진, 염정아가 릴레이로 이번주 TV와 라디오 방송 출연을 확정했다. 완벽한 타인은 완벽해 보이는 커플 모임에서 한정된 시간 동안 핸드폰으로 오는 전화, 문자, 카톡을 강제로 공개해야 하는 게임 때문에 벌어지는 예측불허 이야기를 담은 작품이다. 완벽한 타인에서 완벽한 연기를 펼친 배우들은 이번 주 릴레이로 TV와 라디오 방송 출연을 확정하며 열일 행보를 펼친다. 먼저 오는 24일 오후 7시 MBC FM영화음악 한예리입니다에는 유해진과 염정아가 함께 출연한다. 간첩, 전우치에 이어 세 번째로 함께 호흡을 맞춘 두 사람은 이번 라디오 출연에서 영화에 대한 이야기를 나누며 걸출한 입담과 절친 케미스트리를 선보일 것으로 보인다. 이어 이번 영화로 처음 만나 절친이 된 유해진, 조진웅, 이서진이 25일 오후 11시 10분 KBS2 해피투게더4에 출연한다. 세끼 인연 유해진과 이서진, 그리고 조진웅의 예능감이 유감없이 발휘될 예정이다. 마지막으로 26일에는 MBC 배철수의 음악캠프에서 이서진을 만날 수 있다. 완벽한 타인에서 가장 파격적인 연기 변신을 선보인 그는 음악캠프 특별 DJ로 활약했던 인연으로 이번 출연이 성사됐다. 이서진은 거침없는 언변으로 영화 완벽한 타인의 현장 비하인드 스토리를 밝힐 예정이다. 한편 완벽한 타인은 오는 31일 개봉을 앞두고 있다.	그룹 세븐틴이 미국 간판 토크쇼 ‘엘렌 쇼’에 첫 출연을 확정 지었다. 세븐틴은 다음 달 1일(현지 시각) 방송되는 미국 토크쇼 ‘엘렌 드제너러스 쇼’(이하 엘렌 쇼)에 첫 출연을 확정 지어 전 세계 팬들의 폭발적인 반응을 얻었다. 이날 방송에서 세븐틴은 지난 2019년 8월 발매한 디지털 싱글 ‘HIT’ 무대를 선보인다. ‘HIT’는 제목처럼 타격감이 느껴지는 사운드와 세븐틴의 폭발적인 에너지가 그대로 전해지는 강렬한 EDM 장르의 댄스곡으로 발매와 동시에 국내는 물론 해외에서도 큰 사랑을 받았다. ‘엘렌 쇼’는 미국 유명 코미디언이자 작가, 배우 등 멀티 엔터테이너인 엘렌 드제너러스가 진행하는 토크쇼로 브루노 마스, 두아 리파, 존 레전드, 저스틴 비버 등 세계적인 팝스타들이 대거 출연해 화제를 모았으며 미국의 데이타임 쇼 중 높은 인기를 보유하고 있는 프로그램이다. 앞서 세븐틴은 지난 1월 방송된 미국 CBS ‘제임스 코든 쇼’와 NBC ‘켈리 클락슨 쇼’에 연달아 출연해 스페셜 앨범 타이틀곡 ‘HOME;RUN’과 미니 7집 타이틀곡 ‘Left & Right’의 무대를 선사, 막강한 글로벌 영향력을 확인 시켜 주며 전 세계 팬들과 해외 유수 매체의 호평 세례를 받았다. 이렇듯 세븐틴은 스토리텔링이 담긴 완성도 높은 무대와 세븐틴만이 할 수 있는 퍼포먼스를 선보여 ‘K팝 퍼포먼스 강자’라는 칭호를 얻는 등 전 세계를 열광시킨 바 있어 이번 ‘엘렌쇼’에서 어떤 무대를 선보일지 기대감이 치솟고 있다. 한편 세븐틴이 출연하는 미국 토크쇼 ‘엘렌 쇼’는 다음 달 1일(현지 시각)에 만나볼 수 있다.
`벡터맵 빈 분류 기반의 제안기법은 무엇에 비하여서 압출효율이 높다는 것을 표 4에서 알 수 있어?`	IV. 실험 결과 제안한 빈 분류기반 벡터맵 압축 기법에 대한 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. 실험을 위해 그림 10 과 같이, ( 10 \mathrm{km} \times 10 \mathrm{km} ) 의 국부 영역을 갖는 벡터맵 레이어를 생성하였으며, 이 중 폴리곤으로 구성된 '건물' 레이어와 폴리라인으로 구성된 '일반도로’ 레이어에 대해 각각의 실험을 수행하였다. 또한 TM 좌표계에 의해 표현되는 실측치 ( 1 \mathrm{cm} ) 이내의 오차를 갖도록 식 (1)의 ( c=100 ) 으로 설정하여 정밀 벡터맵 압축에 대해 결과를 도출하였다. 또한 ( 10 \mathrm{km} \times 10 \mathrm{km} ) 영역에서 ( 1 \mathrm{cm} ) 정밀도를 갖는 벡터맵 데이터의 최적의 압축효율을 위해, 실험적으로 dist ( {D B}=10 \mathrm{~m} ) 및 dist ( { }{A B}=0.64 \mathrm{m} ) 로 결정하였다. 제안 기법의 객관적 비교를 위해 일반적인 데이터 압축기법으로서 7-zib 알고리즘, 대표적인 벡터 간소화 알고리즘으로서 Douglas-Peucker 알고리즘[16] 및 기존의 공간 에너지집중 기반에서의 압축 알고리즘등과 압축 결과를 비교하였다. 표 4 에 각각의 알고리즘 에 대한 압축 결과를 나타내었다. 표 4 의 결과로부터 벡터맵의 특성을 고려하지 않은 7-Zip과 비교하였을 때, 각 좌표점들의 오차범위로 ( 0.01 \mathrm{m} ) 미만을 갖는 벡터맵 빈 분류 기반의 제안 기법이 월등히 높은 압축효율을 가짐을 확인하였다. 한편, 벡터 간소화 기법을 사용하는 Douglas-Peucker 알고리즘과 제안 알고리즘은 압축원리가 상이하므로 RMSE(root mean square error) 등의 방법을 통한 직접적인 비교는 어렵다. 또한 제안 기법과의 비교를 위해 Douglas-Peucker 알고리즘의 정밀도 범위 ( \epsilon=0.01 \mathrm{m} ) 로 설정하게 되면, 각 좌표점들의 간소화 조건이 대부분 만족하지 않으므로 실제 간소화를 통한 압축은 거의 이루어지지 않는다. 따라서 그림 10의 벡터맵 레이어에서 시각적으로 용인할 수 있을 것으로 간주되는 적정 임계치 ( \epsilon=1 \mathrm{m} ) 로 설정하여 압축을 수행하였다. 표 4의 실험 결과는 이때의 압축 결과를 나타낸 것이다. 그림 11은 벡터맵을 확대하였을 때, 표 4 의 압축 효율에 대해 제안 알고리즘과 Douglas-Peucker 알고리즘의 시각적 오차를 비교한 것이다. 표 4와 그림 11로부터 제안 기법이 Duglas-Peucker 알고리즘보다 월등히 적은 시각적 오차를 가짐에도 불구하고 보다 높은 압축효율을 나타냄을 확인할 수 있다. 더욱이, 표 4에서 Duglas-Peucker 알고리즘의 특성상 연속한 좌표점들이 급격히 꺽히는 오브젝트들의 집합인 '건물' 레이어에서 압축효율의 저하가 발생한다. 반면. 제안 기법은 Duglas-Peucker 알고리즘에서와 같은 압축효율의 저하는 발생하지 않음을 확인하였다. 공간영역에서의 에너지 집중(SEC)을 이용한 기존방법과의 비교에서 역시 제안 알고리즘이 보다 우수한 압축 효율을 가짐을 알 수 있었다. 또한 에너지 집중 이후 실질적 데이터 압축을 위한 엔트로피 코딩으로써 zlib 또는 7-zip 알고리즘을 이용하는 기존 기법과는 달리, 제안 기법은 압축 과정의 일부로써 정의된 단순한 허프만 테이블을 참조하므로 계산 복잡도에서 큰 이점을 얻을 수 있다.	V. 실험 결과 표 2에서는 제안하는 구조와 기존 고속 QRD 구조를 비교하였다. 제안하는 QRD 방식을 적용함으로써, 제안하는 구조의 gate count가 더 적은 것을 볼 수 있다. 여기서, 제안하는 구조를 적용함으로써 줄어든 최대 지연시간 때문에 동작 주파수 또한 증가한다. [10]과 제안하는 구조에 대해, Primtime-PX를 사용하여 동작주파수 ( 215 \mathrm{MHz} ), 공급 전압 ( 1.2 \mathrm{V} )에서 전력 소모를 측정하였다. BER 성능 측면에서는, QRM-MLD 기반 64-QAM MIMO 검출기 ( (\mathrm{M}=16) ) 에 적용하였을 때, 제안하는 구조가 [10]와 ( 15 \mathrm{dB} ) 에서 ( 30 \mathrm{dB} ) 까지 비슷하였다. BER 그래프에서 제안하는 구조와 [10]의 Eb/N0 축 최대 차이도 ( 0.1 \mathrm{dB} ) 미만이었다. 결과적으로, 제안하는 구조는 기존 연구들에 비해 작은 성능 저하로 최고의 QRD rate Area Ratio(QAR)을 보인다. 표 3에서는 제안하는 구조의 연산 복잡도를 하우스 홀더, 다차원 코딕 방법의 연산 복잡도와 높은 차원의 행렬에서 비교하였다. 그리고 두 가지 가장 복잡한 연산에 대한 (연산량/반복횟수)를 나타냈는데, 특별히 가장 복잡한 덧셈 연산에서 채널 매트릭스 차원의 증가에 따라 그 감소 비율이 매우 큼을 알 수 있다. \ ( 8 \times 8 ) 행렬의 경우, 제안하는 구조를 적용했을 때, 하우스홀더와 다차원 코딕 방식과 비교하여 각각 ( 45.3 % ) 와 ( 29.5 % ) 의 덧셈연산이 줄어든다. 최근의 4G 무선 통신 표준은 8개의 복수 안테나 지원을 필요로 하기 때문에, 제안하는 구조는 미래의 휴대용 기기에 더욱 많이 적용될 것으로 보인다.
`대면하지 않고 진료에서 약 배달까지 해주는 처방솔루션은 뭐야`	비대면 진료 서비스에 기반한 브랜드 페어(pare)는 올해 초부터 비대면 진료와 처방을 모바일로 쉽고 빠르게 받을 수 있게 하고, 처방받은 약은 집까지 배송해 주는 서비스를 국내 환자와 재외국민들을 위해 시작했다. 페어는 의사의 처방을 통해서만 구매가 가능한 의사의 솔루션을 페어만의 브랜드 감성을 깃들여 환자에게 노출한다. 이는 기존의 처방약이라는 고질적인 부분을 소비자 감성 브랜드로 승화해 환자와 소비자의 벽을 허무는 국내 최초의 전문처방 솔루션 비즈니스 모델이다. 또한, 플랫폼 내 처방이 필요하지 않은 일반 건강기능식품을 통한 사후관리 서비스도 제공한다. 강신욱 대표는 “페어만의 브랜드 감성과 의사들의 전문성이 실린 솔루션을 집까지 배송해 주는 게 특징”이라며 “처방약뿐만 아니라 진료에 따른 맞춤형 건강관리제품을 추천 혹은 패키지로 받아 볼 수 있는 국내 최초 비대면 진료 기반의 커머스형 처방솔루션”이라고 강조했다.	비대면 진료 서비스에 기반한 브랜드 페어(pare)는 올해 초부터 비대면 진료와 처방을 모바일로 쉽고 빠르게 받을 수 있게 하고, 처방받은 약은 집까지 배송해 주는 서비스를 국내 환자와 재외국민들을 위해 시작했다. 페어는 의사의 처방을 통해서만 구매가 가능한 의사의 솔루션을 페어만의 브랜드 감성을 깃들여 환자에게 노출한다. 이는 기존의 처방약이라는 고질적인 부분을 소비자 감성 브랜드로 승화해 환자와 소비자의 벽을 허무는 국내 최초의 전문처방 솔루션 비즈니스 모델이다. 또한, 플랫폼 내 처방이 필요하지 않은 일반 건강기능식품을 통한 사후관리 서비스도 제공한다. 강신욱 대표는 “페어만의 브랜드 감성과 의사들의 전문성이 실린 솔루션을 집까지 배송해 주는 게 특징”이라며 “처방약뿐만 아니라 진료에 따른 맞춤형 건강관리제품을 추천 혹은 패키지로 받아 볼 수 있는 국내 최초 비대면 진료 기반의 커머스형 처방솔루션”이라고 강조했다.

Loss: TripletLoss with these parameters:

{
    "distance_metric": "TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN",
    "triplet_margin": 5
}

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

eval_strategy: steps
per_device_train_batch_size: 16
per_device_eval_batch_size: 16
learning_rate: 1e-05
num_train_epochs: 5
warmup_steps: 200
bf16: True
dataloader_drop_last: True

All Hyperparameters

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overwrite_output_dir: False
do_predict: False
eval_strategy: steps
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: 1e-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: linear
lr_scheduler_kwargs: {}
warmup_ratio: 0.0
warmup_steps: 200
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: True
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: 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
eval_use_gather_object: False
batch_sampler: batch_sampler
multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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0	0	-	-	0.5281
0.0003	1	4.9012	-	-
0.0005	2	4.9082	-	-
0.0008	3	4.8156	-	-
0.0011	4	4.9935	-	-
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0.0016	6	5.0389	-	-
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0.0022	8	5.2274	-	-
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0.0027	10	5.0417	-	-
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0.0046	17	4.8176	-	-
0.0049	18	4.7833	-	-
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0.0076	28	4.7904	-	-
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Framework Versions

Python: 3.12.4
Sentence Transformers: 3.0.1
Transformers: 4.44.0
PyTorch: 2.4.0+cu121
Accelerate: 0.33.0
Datasets: 2.21.0
Tokenizers: 0.19.1

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",
}

TripletLoss

@misc{hermans2017defense,
    title={In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification}, 
    author={Alexander Hermans and Lucas Beyer and Bastian Leibe},
    year={2017},
    eprint={1703.07737},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}

Atipico1
/

my-retriever-4000

SentenceTransformer based on Atipico1/bert-checkpoint-980000

Model Details

Model Description

Model Sources

Full Model Architecture

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

Evaluation

Metrics

Triplet

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

Evaluation Dataset

Unnamed Dataset

IV. 실험 결과

V. 실험 결과

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

All Hyperparameters

Training Logs

Framework Versions

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

TripletLoss

Model tree for Atipico1/my-retriever-4000

Evaluation results