Add new SentenceTransformer model

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+- source_sentence: el depósito presenta estudio sísmico deterministico?
+  sentences:
+  - "Fidel Oteiza 1971, of.202 - Providencia – Santiago-Chile.  Fono/Fax:  (56-2)\
+    \ 433 3200 - e-mail: contacto@vst.cl \ni\nMINERA LAS CENIZAS  S.A. \nDEPÓSITO\
+    \ DE RELAVES DE PASTA CABILDO \nPERMISO SECTORIAL PARA APROBACIÓN DEL PROYECTO\
+    \ \nTÉCNICO POR PARTE DEL SERNAGEOMIN SEGÚN EL D.S. 248 \nANÁLISIS DE ESTABILIDAD\
+    \ \n \n1136-ID-GE-IT-01-Rev.0 \nÍNDICE DE CONTENIDOS \n1.  INTRODUCCIÓN .............................................................................................\
+    \ 1 \n2.  REVISIÓN DE ANTECEDENTES .................................................................\
+    \ 2 \n2.1.  Geometría del Depósito .................................................................................\
+    \ 2 \n2.2.  Geología .........................................................................................................\
+    \ 3 \n2.3.  Geotecnia del Suelo Natural ..........................................................................\
+    \ 3 \n2.4.  Geotecnia del Material de Estéril ...................................................................\
+    \ 4 \n2.5.  Análisis de estabilidad ...................................................................................\
+    \ 5 \n2.5.1.  Criterios generales ..............................................................................\
+    \ 5 \n2.5.2.  Análisis pseudo-estático ......................................................................\
+    \ 5 \n2.5.3.  Casos de análisis .................................................................................\
+    \ 6 \n2.5.4.  Resultados del análisis de estabilidad .................................................\
+    \ 6 \n3.  ENSAYOS DE LABORATORIO RELAVE UG-2 ......................................\
+    \ 10 \n3.1.  Granulometría e Hidrometría .......................................................................\
+    \ 10 \n3.2.  Clasificación y Límites de Atterberg ...........................................................\
+    \ 12 \n3.3.  Límite de Contracción ..................................................................................\
+    \ 12 \n3.4.  Consolidación por Peso Propio ....................................................................\
+    \ 13 \n3.5.  Proctor Modificado ......................................................................................\
+    \ 15 \n3.6."
+  - "Plan de Cierre - Faena Minera Salares Norte |   82 \n \nSe necesita de especial\
+    \ cuidado al depositar rocas estériles con menores propiedades g eotécnicas que\
+    \ las \nconsideradas como representativas en este informe, como materiales con\
+    \ alteración Steam Heated o materiales del \ncuaternario. Estos materiales no\
+    \ deben ser depositados en los pies de los taludes del depósito, ni en el fondo\
+    \ de la \ncuenca donde será emplazado el botadero Norte. En vez de eso, se deben\
+    \ depositar e n pilas horizontales cerca de \nla parte posterior del botadero\
+    \ Norte, donde hay presencia de material rocoso de mejor calidad.  \nEn el mismo\
+    \ sentido, los resultados de la modelación num érica en condiciones dinámicas\
+    \ indican que, para corto y \nlargo plazo, los desplazamientos dentro del depósito,\
+    \ en general, serían menores a 0,8 metros (80 centímetros). Los \nmayores desplazamientos\
+    \ observados ocurrirán en los bancos de botadero Norte. La aplicación de un evento\
+    \ sísmico \ncausará desplazamientos en la superficie que  solo afectan los bancos\
+    \ y bermas del depósito. Las partículas se \ndeslizarán y quedarán en las bermas\
+    \ que tienen 20 metros de ancho.  \n Características Geoquímicas \nCon el objeto\
+    \ de determinar la potencialidad de generación de drenajes desde el botadero Norte\
+    \ se ha desarrollado \nun estudio de caracterización geoquímica de los materiales\
+    \ estériles y la disposición en el botadero Norte \nconsiderando su máxima capacidad.\
+    \ \nDe las muestras analizadas (170 en total para material estéril) 146 muestras\
+    \ serían representativas de los materiales \na depositar en el botadero Norte\
+    \ en su máxima capacidad, lo que significa que se ha podido representar un 94,8%\
+    \ \nde los materiales en la fase final del botadero según los criterios de Litología,\
+    \ Alteración y Mineralización (LAM), ley \nde Au y zona redox."
+  - "Sin perjuicio de ello, en este \nplan de cierre temporal se ha hecho un análisis\
+    \ a nive l de juicio experto respecto de los riesgos \nque se indican en la siguiente\
+    \ tabla.  \nTabla 3-3: Riesgos evaluados Instalaciones Complementarias y Auxiliares.\
+    \ \nInstalación Riesgos evaluados \nInstalaciones \nComplementarias \ny Auxiliares\
+    \ \nIA.1) Caída de Personas o animales a desnivel \nIA.2) Caída de objetos o materiales\
+    \ sobre personas o animales \nIA.3) Afectación a la salud de las personas por\
+    \ estructuras, \nmateriales y/o suelos contaminados \nFuente: Elaborado por MYMA,\
+    \ 2019 \n3.1 Evaluación de Riesgos \na) Evaluación de Riesgos previo a la definición\
+    \ de las medidas de cierre \nUna vez establecida la probabilidad de ocurrencia\
+    \ de los eventos y la severidad de las \nconsecuencias para las personas y el\
+    \ medio ambiente, se debe catalogar el límite de aceptabilidad \ndel riesgo."
+- source_sentence: ¿Cuál es el correo electrónico de contacto de la empresa VST ubicada
+    en Santiago, Chile?
+  sentences:
+  - "26 \n \n \n85/11382/13328     Proyecto de Cierre Tranque de Relave N°4 Planta\
+    \ Cabildo, Región de Valparaíso  \nPlan de Cierre \n7.2.9 Habilitación de Evacuador\
+    \ de Emergencia. \nDescrito ampliamente en el ítem 7.2.4.1. \n7.2.10  Cercado\
+    \ de las Torres Colectoras. \nPara la operación del Tranque de Relave N°4, se\
+    \ consideraron 6 cámaras colectoras de agua clara, unidas \npor tuberías HDPE.\
+    \ Se prevé sellar completamente las cámaras, a través de rellenos realizados con\
+    \ grava, \ncon arena y con relave. Posteriormente a dicho sello se demuele la\
+    \ porción que sobresale de las lamas \nevitándose los promontorios. \nPara que\
+    \ los rellenos queden estables y se elimine toda posibilidad de que haya migración\
+    \ de lamas o de \nlos rellenos, a través de la tubería, el sello de la cámara\
+    \ se realizará con los siguientes materiales y \nsecuencia constructiva: \n\x7F\
+    \ Se coloca una primera capa, de a lo menos un metro de altura, sobre el fondo\
+    \ de la cámara, con \nsobretamaño, superior a 6\". \n\x7F Inmediatamente después\
+    \ se realiza un relleno de grava arenosa con contenido de grava superior al \n\
+    50% y arena superior al 30%. Dicha capa debe presentar a lo menos una altura de\
+    \ un metro. \n\x7F Posteriormente, sobre la grava, se realiza un relleno con arena\
+    \ de relaves (proveniente del muro), \ntambién con una dimensión mínima de un\
+    \ metro. \n\x7F Finalmente se realiza un relleno con lamas (secas o con baja humedad)\
+    \ hasta el nivel de lamas \nexistentes en la cubeta. \n\x7F Todos los rellenos\
+    \ se colocan sin compactar."
+  - "En dicho proceso \nes que se libera energía que se traduce en movimientos sísmicos\
+    \ en superficie. \nEl proyecto, al estar ubicado entre los 25°58’ L.S. y 26°’24\
+    \ L.S., se relaciona con el segmento sismo tectónico de \nCopiapó, el cual forma\
+    \ parte de la sección norte del llamado flat-slab. El flat-slab corresponde al\
+    \ segmento de la zona \nde acoplamiento entre placas tectónicas de Nazca y Sudamericana\
+    \ que presenta menor ángulo de subducci ón, en \nconsecuencia, no hay un volcanismo\
+    \ activo relevante. \nEl segmento sismo tectónico de Copiapó se caracteriza por\
+    \ presentar sismos de grandes rupturas únic as y también, \nen ocasiones, liberación\
+    \ de energía mediante grupos de sismos medios a grandes (Bar rientos, 2007). En\
+    \ este tramo, \nlos sismos de magnitud mayor a 6 se concentran costa afuera y\
+    \ paralelos a ella, con mecanismos de esfuerzo inverso \nde bajo ángul o. Sismos\
+    \ con mecanismos de falla tensional se observan al interior del continente, en\
+    \ un número \nbastante menor a los producidos mar afuera (Barrientos, 2007). Ambos\
+    \ tipos de sismos se producen en la región \nacoplada de subducción entre las\
+    \ placas de Nazca y Sudamericana. La mayoría de los sismos destructivos registrados\
+    \ \nen Chile concentran sus puntos focales cercanos al borde costero. A continuación,\
+    \ en la Tabla 4-7 se presentan \nregistros de eventos de magnitud mayor a 7 Mw\
+    \ entre los 24° y 28° L.S. y en la Figura 4-5 se muestran espacialmente \nlos\
+    \ registros mencionados anteriormente."
+  - "Fidel Oteiza 1971, of.202 - Providencia – Santiago-Chile.  Fono/Fax:  (56-2)\
+    \ 433 3200 - e-mail: contacto@vst.cl \nANEXO B: ESTUDIO DE PELIGR O SÍSMICO, ESPECTROS\
+    \ DE \nRESPUESTA Y GENERACIÓN DE REGISTROS ARTIFICIALES \nPARA EL DEPÓSITO DE\
+    \ PASTA, PLANTA CABILDO"
+- source_sentence: ¿Cuál es la resistencia cíclica para un número de ciclos de 30
+    y una razón de confinamiento de 0,5 kg/cm2?
+  sentences:
+  - "Plan de Cierre - Faena Minera Salares Norte |   111 \n \n \nFuente: SRK \nFigura\
+    \ 8-31: Distancia de Exclusión Entre el Pie del ROM STOCK y el Borde de la Plataforma\
+    \ 4.473  \n Características  \nEl depósito de relaves consiste en un acopio de\
+    \ relaves previamente filtrados, los cuales serán depositados sobre la \nplataforma\
+    \ intermedia del botadero Sur (plataforma 4.432 m.s.n.m.), autosoportante que\
+    \ se construirá en capas de \nentre 30 a 40 c m compactadas mediante rodillo vibratorio,\
+    \ con un contenido de humedad menor al 20%. La base \ndel depósito de relaves\
+    \ filtrados, como  son las laderas de los cerros y las superficies inclinadas\
+    \ del botadero sobre \nlas que se apoyará el relave serán impermeabi lizadas mediante\
+    \ una geomembrana que cubrirá aproximadamente \n533.672 m 2. La tasa de depositación\
+    \ promedio diaria de relaves es del o rden de 6 ktpd. Las características del\
+    \ \ndepósito de relaves se muestran a continuación. \nTabla 8-20: Características\
+    \ del Depósito de Relaves \nCaracterística Valor Aproximado Unidad \nVolumen 14,8\
+    \ Mm3 \nCapacidad Máxima 24,1 Mt \nCapacidad Proyectada 22,2 Mt \nSuperficie Máxima\
+    \ 54 ha \nSuperficie Proyectada 51,7 ha \nCota Máxima 4.472  m.s.n.m. \nCota Máxima\
+    \ Proyectada 4.469,2 m.s.n.m. \nCota Mínima 4.432 m.s.n.m."
+  - "Fidel Oteiza 1971, of.202 - Providencia – Santiago-Chile.  Fono/Fax:  (56-2)\
+    \ 433 3200 - e-mail: contacto@vst.cl \n20\n \n \nFigura 11. Resistencia Cíclica\
+    \ vs N° de Ciclos de Carga Relave UG-2 \nEn términos generales, las curvas mostradas\
+    \ en la Figura 11  presentan un \ncomportamiento típico, en  donde para un nivel\
+    \ de confinamiento dado, a \nmedida que se aumenta la resistencia cíclica, disminuye\
+    \ el número de ciclos \nnecesarios para alcanzar la movilidad cíclica. Además,\
+    \ a medida que aumenta la \npresión efectiva de confinamiento, para una misma\
+    \ resistencia cíclica, \ndisminuye el número de ciclos necesarios para alcanzar\
+    \ la movilidad cíclica \nEn este caso particular, se puede observa r que para\
+    \ un número de ciclos de 30, \nla resistencia cíclica es aproximadamente 0,34\
+    \ para una razón de confinamiento \nde 0,5 kg/cm2, mientras que para un c onfinamiento\
+    \ de 1,0 kg/cm 2 la resistencia \ncíclica es 0,23."
+  - "PLAN DE CIERRE  TEMPORAL – FAENA MINERA EL TOQUI  \n Sociedad Contractual Minera\
+    \ El Toqui \nCapítulo 4 - Caracterización del Entorno \n  \n \nREVISIÓN [0]  \n\
+    4-46   \n \nPilgerodendron, Macrachaeniun, Combera, entre otros. Hay también varios\
+    \ elementos de origen \ntropical, como lo son Chusquea y Myrceugenella. \nDesde\
+    \ el punto de vista fitogeográfico pueden distinguirse cinco distritos: Maulino,\
+    \ Valdiviano, \nMagallánico, del Pehuén y del Bosque Caducifolio. \nLa Faena El\
+    \ Toqui se ubica en el distrito valdiviano, en donde se desarrollan numerosas\
+    \ \nasociaciones boscosas que se distribuyen de acuerdo con la altitud, la orientación\
+    \ y el declive. En \ncasi todas ellas figura Nothof agus dombeyi (coigüe), asociado\
+    \ a veces con Eucryphia cordifolia \n(ulmo), Gevuina avellana (avellano), Persea\
+    \ lingue (lingue), Aextoxicum punctatum (olivillo), \nWeinmannia trichosperma\
+    \ (tineo), Laureliopsis philippiana (tepa) y Dasyphyllum diacanthoides \n(palo\
+    \ santo). \nOtras veces Nothofagus dombeyi se asocia con Nothofagus obliqua (roble)\
+    \ y Nothofagus procera \n(raulí), acompañados de diversas especies arbóreas comunes\
+    \ a la comunidad anterior; o bien se \nasocia con Fitzroya cupressoides (alerce),\
+    \ gigantesca coníf era que puede alcanzar 50 metros de \naltura y 3 metros de\
+    \ diámetro, Podocarpus nubigena (mañiu), Pilgerodendron uvifera (ciprés de las\
+    \ \nguaytecas) y Saxegothaea conspicua (mañiu hembra)."
+- source_sentence: Se menciona en el documento que la planta presente cierres temporales?
+  sentences:
+  - "Fidel Oteiza 1971, of.202 - Providencia – Santiago-Chile.  Fono/Fax:  (56-2)\
+    \ 433 3200 - e-mail: contacto@vst.cl \n19\nLa movilidad cíclica es un fenómeno\
+    \ que se origina en suelos solicitados con \ncarga cíclica y rápida como en un\
+    \ sismo, de tal manera que se desarrolla un \ncomportamiento no drenado y se genera\
+    \ un  gran incremento de las presiones de \nporos. Como consecuencia, se produce\
+    \ una  disminución de rigidez, lo que se \ntraduce en grandes deformaciones. \n\
+    La experiencia muestra que tanto los suel os sueltos (contractivos) como densos\
+    \ \n(dilatantes) pueden desarro llar movilidad cíclica, pe ro las deformaciones\
+    \ en \ncada ciclo son considerablemente mayores en el caso de suelos sueltos y\
+    \ además \nson crecientes a medida que aumentan los ciclos (Ishihara, 1985) \n\
+    Para verificar la eventual licuefacción por movilidad cíclica, que pudiese darse\
+    \ \nen caso de un evento sísmico, su evalua ción se realizará mediante el método\
+    \ \nsimplificado de Seed (Seed & Idriss, 1971). \nLa Figura 11  muestra las curvas\
+    \ obtenidas  de resistencia cíclica Rc lab v/s el \nnúmero de ciclos necesarios\
+    \ para alcanzar la movilidad cíclica, para las distintas \npresiones de confinamientos\
+    \ ensayadas. El criterio de falla utilizado para definir \nla cantidad de ciclos\
+    \ en que  se tiene movilidad cíclica,   fue el 100 % de exceso \nde presión de\
+    \ poros. \nEn la Figura 11  se muestra además gráficamente la resistencia cíclica,\
+    \ que \ncorresponde para cada presión de confin amiento ensayada y para un número\
+    \ de \nciclos de carga de 30, que representa un sismo severo magnitud 8,0  (Seed\
+    \ & \nIdriss, 1971)."
+  - "Junto al mineral de interés han aparecido \nperiódicamente  “bolones”  o rodad\
+    \ os de diferentes tamaños, situación importante de \nconocer para el tratamiento\
+    \ final de los taludes. \nLa mediana altura del cerro  donde se ubica el Yacimiento,\
+    \ la depositación oportuna de \nlos lodos debido a la corta distancia de la Planta\
+    \ de Proceso y el ar ranque de mineral \nordenado haciendo bodega en la zona inferior\
+    \ del Rajo , han contribuido a que \nmorfológicamente el terreno no haya sufrido\
+    \ grandes alteraciones debido a la \nintervención del suelo. Una comprobación\
+    \ del buen  trabajo realizado es la nula \ndesestabilización de laderas, taludes\
+    \ y Rampas después del Terremoto del 27/F/2010. \n \n6.2.- Diseño del talud final\
+    \ del Rajo \n \nSerá importante tener en cuenta que antes de disminuir el ángulo\
+    \ de talud final,  es \nimperiosamente necesario, complementar el Relleno en la\
+    \ zona inferior del Rajo con la \nmáxima cantidad de m3 de lodos para asentar\
+    \  su base, con esto se cumple lo señalado \nen la aprobación ambiental y además\
+    \ se  facilitan los trabajos tendientes a suavizar la \npendiente. El ángulo del\
+    \ PIT final de talud en toda la cara externa del rajo no debe \nsobrepasar los\
+    \ 45°. \nConsiderando la existencia de los Peñascos y Bolones que repentinamente\
+    \ aparecen \ncuando se excavan los Bancos en el sentido del avance, desde el Norte\
+    \ hacia el Sur y \nsiguiendo las instrucciones ante riores, se obtendrá una estabilidad\
+    \ adecuada que \nimpedirá posibles Remociones en Masa después del Abandono. También\
+    \ se debe tener"
+  - "PLAN DE CIERRE  TEMPORAL – FAENA MINERA EL TOQUI  \n Sociedad Contractual Minera\
+    \ El Toqui \nCapítulo 7 – Análisis de las Instalaciones \n  \n \nREVISIÓN [0]\
+    \  \n7-68   \n \npara el cierre a causa de un sismo”, debido a que el método Room\
+    \ & Pil lar no considera dejar \ngrandes cavidades que pudiesen generar subsidencias\
+    \ y producir algún colapso en superficie y \nademás el propio método incluye dejar\
+    \ pilares remanentes que soportan las cámaras luego de ser \nexplotadas. Mientras\
+    \ que el resto de los riesgos fueron evaluados y  luego se propuso sus \nrespectivas\
+    \ medidas de cierre para su control."
+- source_sentence: ¿Cuál es la población total de la comuna de Catemu según el Censo
+    2017?
+  sentences:
+  - "Plan de Cierre PAG Planta Catemu \nCompañía Explotadora de Minas (CEMIN) \n \n\
+    \ \n Rev. 0 | 20-04-18 25 | 158 \n3.5 Medio humano \n \nLa localidad más próxima\
+    \ a a la planta corresponde a la localidad del mismo nombre. Catemu , comuna \n\
+    perteneciente a la provincia de San Felipe de Aconcagua, de la Región de Valparaíso\
+    \ . La planta se encuentra \nubicada a 85 km al norte de Santiago y 95 km del\
+    \ puerto de Valparaíso. \n \nSegún información del Instituto Nacional de Estadísticas\
+    \ (I NE) para el Ce nso 2017, la población total de la \ncomuna Catemu es de 13.998\
+    \ habitantes, correspondiendo a los totales de 6.982 hombres y 7.016 mujeres.\
+    \ \nEl número total de viviendas es 5.171 y densidad de población de 38,8 (Hab/km\
+    \ 2). \n \nLa actividad económica que  predomina en la comuna de Catemu corresponde\
+    \ al sector de A gricultura, caza, \nganadería y silvicultura  (correspondiendo\
+    \ a un total del 32,7%). Respecto a l a actividad minera , esta  \nrepresenta\
+    \ solo el 2,8% de la mano de obra comunal. \n \nEl ingreso autónomo promedio del\
+    \ hogar es, en el caso de la comuna de Catemu, inferior al promedio \nregional\
+    \ ($618.371 para la región de Valparaíso), alcanzando los $415.146. Los niveles\
+    \ de pobreza son, según \nla encuesta CASEN del año 2009, son relativamente bajos,\
+    \ para la comuna de Catemu es de 8,17%, inferior al \npromedio regional (15,04%).\
+    \ Los niveles de desocupación se encuentran bajo el promedio regional (12% en\
+    \ \nla Región de Valparaíso) llegando a 9,5%."
+  - "4.1. Sismo de Diseño \nComo parte del proyecto, VST solicitó a SyS Ingenieros\
+    \ Consultores Ltda. \n(SyS) el desarrollo de un estudio sísmico, con el objeto\
+    \ de determinar el sismo \nde diseño del proyecto. El informe emitido sepresenta\
+    \ en el ANEXO B. \nEn este estudio, se establece el marco sismogénico de la zona\
+    \ del proyecto, \ncaracterizándose las fuentes sísmicas de la región. Para definir\
+    \ el sismo de \ndiseño, se revisa la sismicidad histórica e instrumental en la\
+    \ zona. El análisis"
+  - "[7]. VST Ingenieros Ltda. (2006). Informe Analisis de Estabilidad.  \nDocumento\
+    \ N° 1005-IB-GE-IT-03, Preparado para Minera Las Cenizas \nS.A., Proyecto Ingeniería\
+    \ Básica Depó sito en Pasta, Planta Cabildo, \nSantiago. \n[8]. SYS Ingenieros\
+    \ Consultores Ltda. (2008). Estudio de Peligro Sísmico, \nEspectros de Respuesta\
+    \ y Generación de Registros Artificiales, para el \nDepósito en Pasta, Planta\
+    \ Cabildo, V Región. Documento N° SS-08011-\n01e, Preparado para Minera Las Cenizas\
+    \ S.A., Proyecto Ingeniería Básica \nDepósito en Pasta, Planta Cabildo, Santiago."
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+    - type: spearman_max
+      value: 0.5928811030247982
+      name: Spearman Max
+  - task:
+      type: binary-classification
+      name: Binary Classification
+    dataset:
+      name: quora duplicates dev
+      type: quora_duplicates_dev
+    metrics:
+    - type: cosine_accuracy
+      value: 0.7702297702297702
+      name: Cosine Accuracy
+    - type: cosine_accuracy_threshold
+      value: 0.5348124504089355
+      name: Cosine Accuracy Threshold
+    - type: cosine_f1
+      value: 0.7889160554197229
+      name: Cosine F1
+    - type: cosine_f1_threshold
+      value: 0.46667712926864624
+      name: Cosine F1 Threshold
+    - type: cosine_precision
+      value: 0.7223880597014926
+      name: Cosine Precision
+    - type: cosine_recall
+      value: 0.8689407540394973
+      name: Cosine Recall
+    - type: cosine_ap
+      value: 0.8889059831012722
+      name: Cosine Ap
+    - type: euclidean_accuracy
+      value: 0.5554445554445554
+      name: Euclidean Accuracy
+    - type: euclidean_accuracy_threshold
+      value: -0.5359790325164795
+      name: Euclidean Accuracy Threshold
+    - type: euclidean_f1
+      value: 0.714193962748876
+      name: Euclidean F1
+    - type: euclidean_f1_threshold
+      value: -0.5359790325164795
+      name: Euclidean F1 Threshold
+    - type: euclidean_precision
+      value: 0.556
+      name: Euclidean Precision
+    - type: euclidean_recall
+      value: 0.9982046678635548
+      name: Euclidean Recall
+    - type: euclidean_ap
+      value: 0.383504836147922
+      name: Euclidean Ap
+    - type: manhattan_accuracy
+      value: 0.5554445554445554
+      name: Manhattan Accuracy
+    - type: manhattan_accuracy_threshold
+      value: -8.377983093261719
+      name: Manhattan Accuracy Threshold
+    - type: manhattan_f1
+      value: 0.714193962748876
+      name: Manhattan F1
+    - type: manhattan_f1_threshold
+      value: -8.377983093261719
+      name: Manhattan F1 Threshold
+    - type: manhattan_precision
+      value: 0.556
+      name: Manhattan Precision
+    - type: manhattan_recall
+      value: 0.9982046678635548
+      name: Manhattan Recall
+    - type: manhattan_ap
+      value: 0.383634100548808
+      name: Manhattan Ap
+    - type: dot_accuracy
+      value: 0.7702297702297702
+      name: Dot Accuracy
+    - type: dot_accuracy_threshold
+      value: 0.5348123908042908
+      name: Dot Accuracy Threshold
+    - type: dot_f1
+      value: 0.7889160554197229
+      name: Dot F1
+    - type: dot_f1_threshold
+      value: 0.46667706966400146
+      name: Dot F1 Threshold
+    - type: dot_precision
+      value: 0.7223880597014926
+      name: Dot Precision
+    - type: dot_recall
+      value: 0.8689407540394973
+      name: Dot Recall
+    - type: dot_ap
+      value: 0.8889059831012722
+      name: Dot Ap
+    - type: max_accuracy
+      value: 0.7702297702297702
+      name: Max Accuracy
+    - type: max_accuracy_threshold
+      value: 0.5348124504089355
+      name: Max Accuracy Threshold
+    - type: max_f1
+      value: 0.7889160554197229
+      name: Max F1
+    - type: max_f1_threshold
+      value: 0.46667712926864624
+      name: Max F1 Threshold
+    - type: max_precision
+      value: 0.7223880597014926
+      name: Max Precision
+    - type: max_recall
+      value: 0.9982046678635548
+      name: Max Recall
+    - type: max_ap
+      value: 0.8889059831012722
+      name: Max Ap
+---
+
+# SentenceTransformer based on sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 384-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:** [sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2) <!-- at revision fa97f6e7cb1a59073dff9e6b13e2715cf7475ac9 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 256 tokens
+- **Output Dimensionality:** 384 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+- **Training Dataset:**
+    - json
+<!-- - **Language:** Unknown -->
+<!-- - **License:** Unknown -->
+
+### 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': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, '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})
+  (2): Normalize()
+)
+```
+
+## 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("GbrlOl/finetune-embedding-all-MiniLM-L6-v2-geotechnical-test-v3")
+# Run inference
+sentences = [
+    '¿Cuál es la población total de la comuna de Catemu según el Censo 2017?',
+    'Plan de Cierre PAG Planta Catemu \nCompañía Explotadora de Minas (CEMIN) \n \n \n Rev. 0 | 20-04-18 25 | 158 \n3.5 Medio humano \n \nLa localidad más próxima a a la planta corresponde a la localidad del mismo nombre. Catemu , comuna \nperteneciente a la provincia de San Felipe de Aconcagua, de la Región de Valparaíso . La planta se encuentra \nubicada a 85 km al norte de Santiago y 95 km del puerto de Valparaíso. \n \nSegún información del Instituto Nacional de Estadísticas (I NE) para el Ce nso 2017, la población total de la \ncomuna Catemu es de 13.998 habitantes, correspondiendo a los totales de 6.982 hombres y 7.016 mujeres. \nEl número total de viviendas es 5.171 y densidad de población de 38,8 (Hab/km 2). \n \nLa actividad económica que  predomina en la comuna de Catemu corresponde al sector de A gricultura, caza, \nganadería y silvicultura  (correspondiendo a un total del 32,7%). Respecto a l a actividad minera , esta  \nrepresenta solo el 2,8% de la mano de obra comunal. \n \nEl ingreso autónomo promedio del hogar es, en el caso de la comuna de Catemu, inferior al promedio \nregional ($618.371 para la región de Valparaíso), alcanzando los $415.146. Los niveles de pobreza son, según \nla encuesta CASEN del año 2009, son relativamente bajos, para la comuna de Catemu es de 8,17%, inferior al \npromedio regional (15,04%). Los niveles de desocupación se encuentran bajo el promedio regional (12% en \nla Región de Valparaíso) llegando a 9,5%.',
+    '[7]. VST Ingenieros Ltda. (2006). Informe Analisis de Estabilidad.  \nDocumento N° 1005-IB-GE-IT-03, Preparado para Minera Las Cenizas \nS.A., Proyecto Ingeniería Básica Depó sito en Pasta, Planta Cabildo, \nSantiago. \n[8]. SYS Ingenieros Consultores Ltda. (2008). Estudio de Peligro Sísmico, \nEspectros de Respuesta y Generación de Registros Artificiales, para el \nDepósito en Pasta, Planta Cabildo, V Región. Documento N° SS-08011-\n01e, Preparado para Minera Las Cenizas S.A., Proyecto Ingeniería Básica \nDepósito en Pasta, Planta Cabildo, Santiago.',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 384]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### Direct Usage (Transformers)
+
+<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Downstream Usage (Sentence Transformers)
+
+You can finetune this model on your own dataset.
+
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+</details>
+-->
+
+<!--
+### Out-of-Scope Use
+
+*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
+-->
+
+## Evaluation
+
+### Metrics
+
+#### Semantic Similarity
+
+* Dataset: `sts_dev`
+* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
+
+| Metric             | Value      |
+|:-------------------|:-----------|
+| pearson_cosine     | 0.5832     |
+| spearman_cosine    | 0.5906     |
+| pearson_euclidean  | 0.5757     |
+| spearman_euclidean | 0.5906     |
+| pearson_manhattan  | 0.5771     |
+| spearman_manhattan | 0.5929     |
+| pearson_dot        | 0.5832     |
+| spearman_dot       | 0.5906     |
+| pearson_max        | 0.5832     |
+| **spearman_max**   | **0.5929** |
+
+#### Binary Classification
+
+* Dataset: `quora_duplicates_dev`
+* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
+
+| Metric                       | Value      |
+|:-----------------------------|:-----------|
+| cosine_accuracy              | 0.7702     |
+| cosine_accuracy_threshold    | 0.5348     |
+| cosine_f1                    | 0.7889     |
+| cosine_f1_threshold          | 0.4667     |
+| cosine_precision             | 0.7224     |
+| cosine_recall                | 0.8689     |
+| cosine_ap                    | 0.8889     |
+| euclidean_accuracy           | 0.5554     |
+| euclidean_accuracy_threshold | -0.536     |
+| euclidean_f1                 | 0.7142     |
+| euclidean_f1_threshold       | -0.536     |
+| euclidean_precision          | 0.556      |
+| euclidean_recall             | 0.9982     |
+| euclidean_ap                 | 0.3835     |
+| manhattan_accuracy           | 0.5554     |
+| manhattan_accuracy_threshold | -8.378     |
+| manhattan_f1                 | 0.7142     |
+| manhattan_f1_threshold       | -8.378     |
+| manhattan_precision          | 0.556      |
+| manhattan_recall             | 0.9982     |
+| manhattan_ap                 | 0.3836     |
+| dot_accuracy                 | 0.7702     |
+| dot_accuracy_threshold       | 0.5348     |
+| dot_f1                       | 0.7889     |
+| dot_f1_threshold             | 0.4667     |
+| dot_precision                | 0.7224     |
+| dot_recall                   | 0.8689     |
+| dot_ap                       | 0.8889     |
+| max_accuracy                 | 0.7702     |
+| max_accuracy_threshold       | 0.5348     |
+| max_f1                       | 0.7889     |
+| max_f1_threshold             | 0.4667     |
+| max_precision                | 0.7224     |
+| max_recall                   | 0.9982     |
+| **max_ap**                   | **0.8889** |
+
+<!--
+## Bias, Risks and Limitations
+
+*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
+-->
+
+<!--
+### Recommendations
+
+*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
+-->
+
+## Training Details
+
+### Training Dataset
+
+#### json
+
+* Dataset: json
+* Size: 5,005 training samples
+* Columns: <code>query</code>, <code>sentence</code>, and <code>label</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | query                                                                             | sentence                                                                             | label                                           |
+  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                            | string                                                                               | int                                             |
+  | details | <ul><li>min: 8 tokens</li><li>mean: 27.85 tokens</li><li>max: 66 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 34 tokens</li><li>mean: 233.48 tokens</li><li>max: 256 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~45.30%</li><li>1: ~54.70%</li></ul> |
+* Samples:
+  | query                                                                                                                                          | sentence                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        | label          |
+  |:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
+  | <code>¿Cuál es la aceleración máxima obtenida para el sismo máximo probable según las fórmulas de atenuación de Ruiz y Saragoni (2005)?</code> | <code>Las aceleraciones máximas obtenidas para cada uno de los sismos de diseño considerados, se <br>determinaron a partir de las fórmulas de atenuación propuestas por Ruiz, S. y Saragoni, R. (2005), <br>alcanzando un valor de 0,79g para el sismo de operación y de 0,86g para el sismo máximo probable, <br>ver Figura 4.10.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       | <code>1</code> |
+  | <code>¿Qué tipo de información estratégica no se identifica como de utilidad pública para la faena minera El Toqui?</code>                     | <code>PLAN DE CIERRE  TEMPORAL – FAENA MINERA EL TOQUI  <br> Sociedad Contractual Minera El Toqui <br>Capítulo 9 – Información Estratégica <br>  <br> <br>REVISIÓN [0]  <br>9-123   <br> <br>9. INFORMACIÓN ESTRATÉGICA <br>Para faena El Toqui , no se identifica información técnica que sea considerada de utilidad pública, tal <br>como la relativa la infraestructura, monumentos nacionales, según definición de la ley 17.288, sitios de <br>valor antropológico, arqueológico, histórico y, en general, los perte necientes al patrimonio <br>arquitectónico y natural, en el área de influencia del proyecto.</code>                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | <code>1</code> |
+  | <code>¿Qué condiciones se deben verificar al momento del cierre del tranque de relaves según el compromiso RES 1219-2013?</code>               | <code>6 <br>1.2.3 Tranque de Relaves <br>Se incorporan los compromisos asociados a Sectoriales, desde el punto de vista de Estabilidad Física.  <br>Los compromisos de Sectoriales asociados al Tranque de Relaves son los siguientes: <br>RES 1219-2013. Plan de Cierre 2009 <br>• Al momento del cierre, se verificarán que las condiciones de estabilidad de los taludes de los <br>muros estén de acuerdo a los coeficientes de sismicidad. Si esta condición no se cumple, se <br>evaluará la instalación de un muro de protección al pie del talud, así como la compactación <br>de berma de coronamiento. <br>• Se manejarán las aguas superficiales para asegurar estabilidad del depósito en el largo <br>plazo y el control de la erosión. Este manejo podrá incluir, entre otras, el reperfilamiento de la <br>superficie del depósito para permitir un drenaje natural positivo o una infiltración aceptable, la <br>evaporación de lagunas de aguas claras, un programa de manejo de cubeta, etc. <br>En función de que los compromisos adquiridos por Anglo American, O...</code> | <code>1</code> |
+* Loss: [<code>CoSENTLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cosentloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "pairwise_cos_sim"
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `learning_rate`: 2e-05
+- `num_train_epochs`: 100
+- `warmup_ratio`: 0.1
+- `fp16`: True
+- `batch_sampler`: no_duplicates
+
+#### All Hyperparameters
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+- `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`: 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`: 100
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `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`: 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`: no_duplicates
+- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
+
+</details>
+
+### Training Logs
+<details><summary>Click to expand</summary>
+
+| Epoch   | Step  | Training Loss | sts_dev_spearman_max | quora_duplicates_dev_max_ap |
+|:-------:|:-----:|:-------------:|:--------------------:|:---------------------------:|
+| 0       | 0     | -             | 0.5929               | 0.8889                      |
+| 0.7937  | 100   | 5.4081        | -                    | -                           |
+| 1.5794  | 200   | 4.5952        | -                    | -                           |
+| 2.3651  | 300   | 3.8915        | -                    | -                           |
+| 3.1508  | 400   | 3.397         | -                    | -                           |
+| 3.9444  | 500   | 3.0268        | -                    | -                           |
+| 4.7302  | 600   | 2.4922        | -                    | -                           |
+| 5.5159  | 700   | 2.0998        | -                    | -                           |
+| 6.3016  | 800   | 1.7355        | -                    | -                           |
+| 7.0873  | 900   | 1.4673        | -                    | -                           |
+| 7.8810  | 1000  | 1.3359        | -                    | -                           |
+| 8.6667  | 1100  | 0.8865        | -                    | -                           |
+| 9.4524  | 1200  | 0.9228        | -                    | -                           |
+| 10.2381 | 1300  | 0.5653        | -                    | -                           |
+| 11.0238 | 1400  | 0.6117        | -                    | -                           |
+| 11.8175 | 1500  | 0.4088        | -                    | -                           |
+| 12.6032 | 1600  | 0.4279        | -                    | -                           |
+| 13.3889 | 1700  | 0.4085        | -                    | -                           |
+| 14.1746 | 1800  | 0.2934        | -                    | -                           |
+| 14.9683 | 1900  | 0.288         | -                    | -                           |
+| 15.7540 | 2000  | 0.2059        | -                    | -                           |
+| 16.5397 | 2100  | 0.2632        | -                    | -                           |
+| 17.3254 | 2200  | 0.2341        | -                    | -                           |
+| 18.1111 | 2300  | 0.2264        | -                    | -                           |
+| 18.9048 | 2400  | 0.2186        | -                    | -                           |
+| 19.6905 | 2500  | 0.1205        | -                    | -                           |
+| 20.4762 | 2600  | 0.192         | -                    | -                           |
+| 21.2619 | 2700  | 0.1249        | -                    | -                           |
+| 22.0476 | 2800  | 0.132         | -                    | -                           |
+| 22.8413 | 2900  | 0.1026        | -                    | -                           |
+| 23.6270 | 3000  | 0.1111        | -                    | -                           |
+| 24.4127 | 3100  | 0.117         | -                    | -                           |
+| 25.1984 | 3200  | 0.0843        | -                    | -                           |
+| 25.9921 | 3300  | 0.1367        | -                    | -                           |
+| 26.7778 | 3400  | 0.1702        | -                    | -                           |
+| 27.5635 | 3500  | 0.1249        | -                    | -                           |
+| 28.3492 | 3600  | 0.0918        | -                    | -                           |
+| 29.1349 | 3700  | 0.0203        | -                    | -                           |
+| 29.9286 | 3800  | 0.0965        | -                    | -                           |
+| 30.7143 | 3900  | 0.0638        | -                    | -                           |
+| 31.5    | 4000  | 0.0965        | -                    | -                           |
+| 32.2857 | 4100  | 0.0948        | -                    | -                           |
+| 33.0714 | 4200  | 0.0115        | -                    | -                           |
+| 33.8651 | 4300  | 0.0336        | -                    | -                           |
+| 34.6508 | 4400  | 0.0784        | -                    | -                           |
+| 35.4365 | 4500  | 0.0265        | -                    | -                           |
+| 36.2222 | 4600  | 0.0127        | -                    | -                           |
+| 37.0079 | 4700  | 0.02          | -                    | -                           |
+| 37.8016 | 4800  | 0.0905        | -                    | -                           |
+| 38.5873 | 4900  | 0.0184        | -                    | -                           |
+| 39.3730 | 5000  | 0.0222        | -                    | -                           |
+| 40.1587 | 5100  | 0.0341        | -                    | -                           |
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+| 43.3095 | 5500  | 0.0225        | -                    | -                           |
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+| 46.4603 | 5900  | 0.0274        | -                    | -                           |
+| 47.2460 | 6000  | 0.0104        | -                    | -                           |
+| 48.0317 | 6100  | 0.0142        | -                    | -                           |
+| 48.8254 | 6200  | 0.0032        | -                    | -                           |
+| 49.6111 | 6300  | 0.0139        | -                    | -                           |
+| 50.3968 | 6400  | 0.0328        | -                    | -                           |
+| 51.1825 | 6500  | 0.0011        | -                    | -                           |
+| 51.9762 | 6600  | 0.0051        | -                    | -                           |
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+| 55.1190 | 7000  | 0.004         | -                    | -                           |
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+| 59.8492 | 7600  | 0.001         | -                    | -                           |
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+| 62.2063 | 7900  | 0.003         | -                    | -                           |
+| 63.0    | 8000  | 0.0007        | -                    | -                           |
+| 63.7857 | 8100  | 0.0013        | -                    | -                           |
+| 64.5714 | 8200  | 0.002         | -                    | -                           |
+| 65.3571 | 8300  | 0.0007        | -                    | -                           |
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+| 66.9365 | 8500  | 0.0006        | -                    | -                           |
+| 67.7222 | 8600  | 0.0007        | -                    | -                           |
+| 68.5079 | 8700  | 0.0051        | -                    | -                           |
+| 69.2937 | 8800  | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 70.0794 | 8900  | 0.0006        | -                    | -                           |
+| 70.8730 | 9000  | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 71.6587 | 9100  | 0.0002        | -                    | -                           |
+| 72.4444 | 9200  | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 73.2302 | 9300  | 0.0003        | -                    | -                           |
+| 74.0159 | 9400  | 0.0002        | -                    | -                           |
+| 74.8095 | 9500  | 0.0002        | -                    | -                           |
+| 75.5952 | 9600  | 0.0006        | -                    | -                           |
+| 76.3810 | 9700  | 0.0           | -                    | -                           |
+| 77.1667 | 9800  | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 77.9603 | 9900  | 0.0002        | -                    | -                           |
+| 78.7460 | 10000 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 79.5317 | 10100 | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 80.3175 | 10200 | 0.0002        | -                    | -                           |
+| 81.1032 | 10300 | 0.0           | -                    | -                           |
+| 81.8968 | 10400 | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 82.6825 | 10500 | 0.0001        | -                    | -                           |
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+| 84.2540 | 10700 | 0.0001        | -                    | -                           |
+| 85.0397 | 10800 | 0.0           | -                    | -                           |
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+| 87.4048 | 11100 | 0.0001        | -                    | -                           |
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+| 96.0635 | 12200 | 0.0           | -                    | -                           |
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+| 99.2143 | 12600 | 0.0           | -                    | -                           |
+
+</details>
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.16
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.48.1
+- PyTorch: 2.5.1+cu124
+- Accelerate: 1.3.0
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.21.0
+
+## Citation
+
+### BibTeX
+
+#### Sentence Transformers
+```bibtex
+@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",
+}
+```
+
+#### CoSENTLoss
+```bibtex
+@online{kexuefm-8847,
+    title={CoSENT: A more efficient sentence vector scheme than Sentence-BERT},
+    author={Su Jianlin},
+    year={2022},
+    month={Jan},
+    url={https://kexue.fm/archives/8847},
+}
+```
+
+<!--
+## Glossary
+
+*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Authors
+
+*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
+-->
+
+<!--
+## Model Card Contact
+
+*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
+-->

config.json

@@ -0,0 +1,26 @@
+{
+  "_name_or_path": "embedding_finetune/checkpoint-12600",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 384,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 1536,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 6,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.48.1",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 30522
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.48.1",
+    "pytorch": "2.5.1+cu124"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f085e09f6f4d888c06cebcc1d00ef146ddd2ecd3748ddb01c63205c616d7ded9
+size 90864192

modules.json

@@ -0,0 +1,20 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  },
+  {
+    "idx": 2,
+    "name": "2",
+    "path": "2_Normalize",
+    "type": "sentence_transformers.models.Normalize"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 256,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "100": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "101": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "102": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "103": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": true,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 128,
+  "model_max_length": 256,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}