HoangVuSnape's picture
Add new SentenceTransformer model
ef35d94 verified
metadata
tags:
  - sentence-transformers
  - sentence-similarity
  - feature-extraction
  - dense
  - generated_from_trainer
  - dataset_size:500
  - loss:MatryoshkaLoss
  - loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: dangvantuan/vietnamese-document-embedding
widget:
  - source_sentence: >-
      Thí sinh cần đáp ứng điều kiện tiếng Anh tối thiểu nào cho các chương
      trình giảng dạy bằng tiếng Anh và các phương thức xét tuyển cụ thể mà Đại
      học Bách khoa TP HCM áp dụng trong năm 2022 là gì?
    sentences:
      - >-
        Trong đề án tuyển sinh năm 2022, ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP HCM) thống
        nhất tuyển sinh bằng 05 phương thức xét tuyển và mở thêm ngành mới đó là
        ngành Kỹ thuật vật liệu (chương trình chất lượng cao giảng dạy bằng
        tiếng Anh) nhằm ngành Phục vụ chiến lược phát triển ngành vật liệu hiện
        đại, tiên tiến theo đúng chuẩn mực quốc tế. Năm 2022, trường đào tạo 35
        ngành chương trình đại trà, 15 ngành tài năng, PFIEV – 8 ngành Việt –
        Pháp, 19 ngành chương trình chất lượng cao- tiên tiến, 9 ngành chương
        trình chuyển tiếp quốc tế, chương trình chất lượng cao tăng cường tiếng
        Nhật,…


        Dự kiến phương thức chủ đạo trong kỳ tuyển sinh năm 2022  tuyển sinh
        theo hình thức kết hợp các các tiêu chí để đánh giá toàn diện năng lực
        thí sinh bao gồm: Năng lực học tập, các hoạt động  hội, các hoạt động
        văn thể mỹ, bài luận, thư giới thiệu, phòng vấn. Cụ thể, năng lực học
        tập bao gồm kết quả THPT, kết quả kỳ thi tốt nghiệp THPT, kết quả kỳ thi
        đánh giá năng lực,…và các chứng chỉ tuyển sinh quốc tế, chứng chỉ ngoại
        ngữ. Trường ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP HCM) cho rằng kết quả kỳ thi
        đánh giá năng lực  một thành tố quan trọng để đánh giá toàn diện năng
        lực học tập tại trường của thí sinh. Đối với chương trình giảng dạy bằng
        tiếng Anh (chất lượng cao, tiên tiến, chuyển tiếp quốc tế) thí sinh cần
        đạt điều kiện tiếng Anh  tuyển tối thiểu IELTS 4.5 hoặc đạt yêu cầu
        trong kỳ thi  tuyển tiếng Anh của nhà trường. Các phương thức xét
        tuyển của ĐH Bách khoa (ĐH Quốc gia TP HCM):


         Phương thức 1: Xét tuyển thẳng theo quy chế tuyển sinh của Bộ GD&ĐT 
        : 1% ~ 5% tổng chỉ tiêu.  Phương thức 2: Ưu tiên xét tuyển thẳng
        (UTXTT)  Ưu tiên xét tuyển (UTXT) theo quy định của ĐHQG-HCM: 15% ~
        20% tổng chỉ tiêu.  Phương thức 3: Xét tuyển thí sinh  chứng chỉ
        tuyển sinh quốc tế hoặc thí sinh người nước ngoài: 1% ~ 5% tổng chỉ tiêu


         Phương thức 4: Xét tuyển theo kết quả THPT kết hợp phỏng vấn đối với
        thí sinh dự tính du học nước ngoài: 1% ~ 5% tổng chỉ tiêu.  Phương thức
        5: Xét tuyển tổng hợp bao gồm các tiêu chí về học lực (kết quả kỳ thi
        đánh giá năng lực của ĐHQG-HCM, kết quả kỳ thi tốt nghiệp THPT 2022, kết
        quả quá trình học tập THPT, Năng lực khác, Hoạt động  hội): 25% ~ 90%
        tổng chỉ tiêu. Năm 2022, nhà trường chú trọng xây dựng lộ trình cho
        chương trình kỹ   thạc  với  hình chuyên sâu đặc thù nhằm cung
        ứng cho thị trường các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học  kỹ thuật 
        trình độ cao. Lộ trình đào tạo được rút gọn trong 5  5.5 năm với 180
        tín chỉ.
      - |-
        Ngành: Sư phạm tiếng Anh

         ngành: 7140231D, Tổ hợp: (D01, D96), Điểm chuẩn: 26.08

        2. Ngành: Thiết kế đồ họa

         ngành: 7210403D, Tổ hợp: (V01, V02, V07, V08), Điểm chuẩn: 24.50

        3. Ngành: Thiết kế thời trang

         ngành: 7210404D, Tổ hợp: (V01, V02, V07, V09), Điểm chuẩn: 21.50

        4. Ngành: Ngôn ngữ Anh

         ngành: 7220201D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D96), Điểm chuẩn: 22.75

        5. Ngành: Kinh doanh Quốc tế

         ngành: 7340120D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.25

        6. Ngành: Thương mại điện tử

         ngành: 7340122D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.25

        7. Ngành: Kế toán

         ngành: 7340301D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.25

        8. Ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính

         ngành: 7480106D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.00

        9. Ngành: Hệ thống nhúng  IoT

         ngành: 7480109D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.75

        10. Ngành: Công nghệ thông tin

         ngành: 7480201D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.25

        11. Ngành: Công nghệ kỹ thuật công trình xây dựng

         ngành: 7510102D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.00

        12. Ngành: Hệ thống kỹ thuật công trình xây dựng

         ngành: 7510105D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.00

        13. Ngành: Công nghệ kỹ thuật  khí

         ngành: 7510201D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 21.50

        14. Ngành: Công nghệ chế tạo máy

         ngành: 7510202D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 18.00

        15. Ngành: Công nghệ kỹ thuật ô 

         ngành: 7510205D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.50

        16. Ngành: Công nghệ kỹ thuật nhiệt

         ngành: 7510206D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 16.50

        17. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện, điện tử

         ngành: 7510301D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.25

        18. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông

         ngành: 7510302, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.75

        19. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển  tự động hóa

         ngành: 7510303, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.00

        20. Ngành: Công nghệ kỹ thuật hóa học

         ngành: 7510401, Tổ hợp: (A00, B00, D07, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        21. Ngành: Công nghệ vật liệu

         ngành: 7510402D, Tổ hợp: (A00, B00, D07, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        22. Ngành: Công nghệ kỹ thuật môi trường

         ngành: 7510406, Tổ hợp: (A00, B00, D07, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        23. Ngành: Quản  công nghiệp

         ngành: 7510601, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.75

        24. Ngành: Logistics  quản  chuỗi cung ứng

         ngành: 7510605D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 24.25

        25. Ngành: Công nghệ kỹ thuật in

         ngành: 7510802D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        26. Ngành: Công nghệ may

         ngành: 7540204D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.50

        27. Ngành: Kiến trúc

         ngành: 7580101, Tổ hợp: (V00, V01, V02, V03), Điểm chuẩn: 22.25

        28. Ngành: Kiến trúc nội thất

         ngành: 7580101D, Tổ hợp: (V03, V04, V05, V06), Điểm chuẩn: 22.00

        29. Ngành: Kỹ thuật xây dựng công trình giao thông

         ngành: 7580205D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        30. Ngành: Kỹ thuật xây dựng

         ngành: 7580201D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        31. Ngành: Quản trị nhà hàng  dịch vụ ăn uống

         ngành: 7840110D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.50

        32. Ngành: Quản   vận hành hạ tầng

         ngành: 7840101D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.70

        33. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển  tự động hóa

         ngành: 7510303D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.75

        34. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử - viễn thông

         ngành: 7510302D, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 21.50

        CLC Tiếng Việt

        1. Ngành: Thiết kế thời trang

         ngành: 7210404C, Tổ hợp: (V01, V02, V07, V09), Điểm chuẩn: 21.60

        2. Ngành: Thương mại điện tử

         ngành: 7340122C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.50

        3. Ngành: Kế toán

         ngành: 7340301C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.75

        4. Ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính

         ngành: 7480106C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.65

        5. Ngành: Công nghệ thông tin

         ngành: 7480201C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 26.00

        6. Ngành: Công nghệ kỹ thuật công trình xây dựng

         ngành: 7510102C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 20.00

        7. Ngành: Công nghệ kỹ thuật  khí

         ngành: 7510201C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.00

        8. Ngành: Công nghệ chế tạo máy

         ngành: 7510202C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.00

        9. Ngành: Công nghệ kỹ thuật ô 

         ngành: 7510205C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.00

        10. Ngành: Công nghệ kỹ thuật nhiệt

         ngành: 7510206C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        11. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện, điện tử

         ngành: 7510301C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.00

        12. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển  tự động hóa

         ngành: 7510303C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.00

        13. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử - viễn thông

         ngành: 7510302C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.50

        14. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông

         ngành: 7510302C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.50

        15. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển  tự động hóa

         ngành: 7510303C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 24.00

        16. Ngành: Công nghệ kỹ thuật môi trường

         ngành: 7510406C, Tổ hợp: (A00, B00, D07, D90), Điểm chuẩn: 17.50

        17. Ngành: Quản  công nghiệp

         ngành: 7510601C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.75

        18. Ngành: Công nghệ kỹ thuật  điện tử

         ngành: 7510203C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 21.50

        19. Ngành: Công nghệ may

         ngành: 7540204C, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.25

        CLC Tiếng Anh:

        1. Ngành: Công nghệ kỹ thuật máy tính

         ngành: 7480106A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 26.00

        2. Ngành: Công nghệ thông tin

         ngành: 7480201A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 26.50

        3. Ngành: Công nghệ kỹ thuật công trình xây dựng

         ngành: 7510102A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.75

        4. Ngành: Công nghệ kỹ thuật  khí

         ngành: 7510201A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.50

        5. Ngành: Công nghệ chế tạo máy

         ngành: 7510202A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.50

        6. Ngành: Công nghệ kỹ thuật ô 

         ngành: 7510205A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.50

        7. Ngành: Công nghệ kỹ thuật nhiệt

         ngành: 7510206A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 17.00

        8. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện, điện tử

         ngành: 7510301A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.50

        9. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển  tự động hóa

         ngành: 7510303A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.50

        10. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử, viễn thông

         ngành: 7510302A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 22.25

        11. Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển  tự động hóa

         ngành: 7510303A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 23.50

        12. Ngành: Quản  công nghiệp

         ngành: 7510601A, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 19.25

        Nhân tài

        Ngành: Robot  trí tuệ nhân tạo

         ngành: 7510209NT, Tổ hợp: (A00, A01, D01, D90), Điểm chuẩn: 25.00
      - >-
        4. CÁC NGÀNH ĐÀO TẠO


        a. ĐẠI HỌC


        Cử nhân  phạm Địa  (hệ Chính quy, hệ VHVL)


        Cử nhân  phạm Lịch sử - Địa 


        Cử nhân Địa  học


        b. SAU ĐẠI HỌC


        Thạc  Địa  học


        Tiến  Địa  học


        C. BỒI DƯỠNG


        Bồi dưỡng các chuyên đề nâng cao trình độ cho đội ngũ giáo viên phổ
        thông như: dạy học tích cực, kiểm tra đánh giá, hệ thống thông tin địa
        lí, dạy học tích hợp, trải nghiệm sáng tạo, nghiên cứu khoa học, ứng
        dụng công nghệ thông tin trong dạy học địa lí…


        iv. Khoa Giáo dục Chính trị


        1. CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO


        ĐÀO TẠO CỬ NHÂN (4 NĂM)


        Cử nhân  phạm Giáo dục Chính trị


        TUYỂN SINH: 80 - 100 SV/năm


        2006 - 2017: 900 Sinh viên


        ĐÀO TẠO VĂN BẰNG 2 (18 & 24 THÁNG)


        Cử nhân Giáo dục Chính trị


        TUYỂN SINH:


        2006 - 2017: 1.000 Sinh viên


        2. CHẤT LƯỢNG GIẢNG VIÊN


        ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN: 23


        Phó Giáo  Tiến sĩ: 1


        Tiến sĩ: 7


        Thạc sĩ: 15


        3. MỤC TIÊU ĐÀO TẠO


        Đào tạo giáo viên dạy Giáo dục công dân bậc trung học  sở  trình độ
        cử nhân  phạm Giáo dục công dân;


        Đào tạo giáo viên dạy giáo dục kinh tế  pháp luật bậc Trung học phổ
        thông  trình độ cử nhân  phạm Giáo dục Chính trị.
  - source_sentence: >-
      Thông tin xét tuyển của các ngành Sư phạm được liệt kê trong đoạn văn là
      gì?
    sentences:
      - >-
        Chính vì vậy các kỹ sư lập trình hiện nay đều thiếu kỹ năng ngoại ngữ và
        khả năng tự học kiến thức mới Các vị trí công việc sau khi ra trường:


        Lập trình viên phát triển ứng dụng


        Kỹ  cầu nối


        Chuyên viên phân tích nghiệp vụ


        Kỹ  đảm bảo chất lượng phần mềm


        Kỹ  quy trình sản xuất phần mềm


        Quản trị viên dự án phần mềm  CNTT


        Giám đốc kỹ thuật


        Chuyên viên phát triển ứng dụng AI về xử  hình ảnh, âm thanh


        **HỌC PHÍ TRƯỜNG ĐẠI HỌC FPT TẠI  NỘI  TP. HCM


        **ÁP DỤNG CHO SINH VIÊN NHẬP HỌC MỚI NĂM 2024 HỆ ĐẠI HỌC CHÍNH QUY


        Trường Đại học FPT trân trọng thông báo các mức học phí áp dụng cho sinh
        viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học chính quy tại  Nội  TP. Hồ Chí
        Minh như sau:


        1. Học phí Chương trình chính khóa


        Số kỳ học: 9 học kỳ (bao gồm cả giai đoạn thực tập tại doanh nghiệp).
        Thời lượng học mỗi kỳ: 4 tháng. Học phí chuyên ngành:


        Từ học kỳ 1 đến học kỳ 3: 28,700,000 VNĐ/Học kỳ


        Từ học kỳ 4 đến học kỳ 6: 30,500,000 VNĐ/Học kỳ


        Từ học kỳ 7 đến học kỳ 9: 32,500,000 VNĐ/Học kỳ


        Mức học phí trên áp dụng cho sinh viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học
        chính quy của Trường ĐH FPT, theo  08/QĐ-CTGDFPT ngày 12/01/2024 Quy
        định tài chính sinh viên năm học 2024-2025 các hệ đào tạo thuộc hệ thống
        giáo dục FPT.
      - >-
        Xét tuyển từ cao xuống thấp cho đến khi đủ chỉ tiêu. 6. Xét tuyển sử
        dụng kết quả học tập THPT kết hợp thi tuyển môn năng khiếu


        Phương thức tuyển sinh này chỉ áp dụng cho các ngành Giáo dục Thể chất,
        Giáo dục Mầm non. Với mỗi ngành học, Trường sử dụng kết quả học tập môn
        Ngữ văn hoặc Toán  THPT (theo tổ hợp môn đăng  xét tuyển)  02 môn
        thi năng khiếu do Trường Đại học  phạm Thành phố Hồ Chí Minh tổ chức
        để xét tuyển. Hình thức xét tuyển


        Điểm xét tuyển  tổng điểm trung bình của môn Ngữ văn hoặc Toán trong
        06 học kỳ  THPT (theo tổ hợp môn đăng  xét tuyển) với điểm thi 02 môn
        thi năng khiếu do Trường tổ chức cộng điểm ưu tiên đối tượng, khu vực
        theo quy định của Bộ Giáo dục  Đào tạo  được làm tròn đến hai chữ số
        thập phân. ĐXT = ĐM + ĐNK1 + ĐNK2 + ĐUT


        Trong đó:


        ĐXT: điểm xét tuyển, được làm tròn đến hai chữ số thập phân;


        ĐM: điểm trung bình 06 học kỳ  THPT của môn Ngữ văn hoặc Toán theo tổ
        hợp xét tuyển;


        ĐNK1, ĐNK2 : điểm môn thi năng khiếu do Trường Đại học  phạm Thành phố
        Hồ Chí Minh tổ chức;


        ĐUT: điểm ưu tiên đối tượng, khu vực theo quy định của Bộ Giáo dục 
        Đào tạo.
      - >-
        viii. Sư phạm Toán học (7140209): Xét tuyển tổ hợp A00, A01. Chỉ tiêu:
        210 (84 từ KQ thi THPT, 126 từ phương thức khác). ix. Sư phạm Tin học
        (7140210): Xét tuyển tổ hợp A00, A01. Chỉ tiêu: 85 (34 từ KQ thi THPT,
        51 từ phương thức khác). x. Sư phạm Vật lý (7140211): Xét tuyển tổ hợp
        A00, A01, C01. Chỉ tiêu: 85 (34 từ KQ thi THPT, 51 từ phương thức khác).
        xi. Sư phạm Hóa học (7140212): Xét tuyển tổ hợp A00, B00, D07. Chỉ tiêu:
        50 (20 từ KQ thi THPT, 30 từ phương thức khác). xii. Sư phạm Sinh học
        (7140213): Xét tuyển tổ hợp B00, D08. Chỉ tiêu: 65 (26 từ KQ thi THPT,
        39 từ phương thức khác). xiii. Sư phạm Ngữ văn (7140217): Xét tuyển tổ
        hợp D01, C00, D78. Chỉ tiêu: 110 (44 từ KQ thi THPT, 66 từ phương thức
        khác).
  - source_sentence: Chương trình đào tạo của Đại học FPT  những điểm nổi bật nào?
    sentences:
      - >-
        Kỹ sư môi trường: Thực hiện các dự án bảo vệ tài nguyên và xử lý ô nhiễm
        môi trường. Chuyên gia tư vấn môi trường: Tư vấn các chính sách bảo vệ
        môi trường và phát triển bền vững tại các doanh nghiệp, tổ chức. Giảng
        viên, nghiên cứu viên: Giảng dạy và nghiên cứu tại các trường đại học,
        viện nghiên cứu. Nhóm Ngành Toán học, Toán tin, Toán ứng dụng


         tuyển sinh: 7460101_NN


        Tổ hợp xét tuyển: A00; A01; B00; D01


        Thông tin liên hệ:


        Website: https://www.math.hcmus.edu.vn/


        TỔNG QUAN CHƯƠNG TRÌNH


        Ngành Toán học, Toán tin, Toán ứng dụng cung cấp cho sinh viên những
        kiến thức nền tảng về toán học, giúp các em  khả năng áp dụng kiến
        thức toán học vào các lĩnh vực khoa học  công nghệ khác nhau. Ngành
        Toán học


        Chuyên ngành: Đại số, Giải tích, Giải tích số, Xác suất Thống 


        Tổng quan: Ngành Toán học nghiên cứu các  thuyết  bản  quan trọng
        của toán học, giúp sinh viên  khả năng áp dụng toán học vào bất kỳ
        lĩnh vực nào yêu cầu năng lực toán học cao. Ngành Toán ứng dụng


        Chuyên ngành:  học,  luận  phương pháp giảng dạy môn Toán, Toán
        tài chính, Tối ưu


        Tổng quan: Ngành Toán ứng dụng sử dụng kiến thức toán học để giải quyết
        các vấn đề trong các lĩnh vực ngoài toán học. Sinh viên sẽ được đào tạo
        để nghiên cứu các vấn đề toán học  tiềm năng cao giúp ích cho các
        ngành khoa học  công nghiệp khác. Ngành Toán tin


        Chuyên ngành: Khoa học dữ liệu, Phương pháp toán trong tin học, Toán tin
        ứng dụng


        Tổng quan: Ngành Toán tin kết hợp toán học với tin học, đặc biệt 
        trong các lĩnh vực khoa học về thông tin. Sinh viên sẽ học cách ứng dụng
        toán học trong các vấn đề liên quan đến tin học  khoa học dữ liệu.
        Ngành Khoa học dữ liệu


         tuyển sinh: 7460108


        Tổ hợp xét tuyển:


        A00: Toán -  - Hóa


        A01: Toán -  - Tiếng Anh


        B08: Toán  Tiếng Anh  Sinh


        D07: Toán  Hóa  Tiếng Anh


        Thông tin liên hệ:


        Website: Khoa Toán - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM


        TỔNG QUAN CHƯƠNG TRÌNH


        Ngành Khoa học dữ liệu cung cấp cho sinh viên những kiến thức vững chắc
        về các phương pháp phân tích  xử  dữ liệu trong các lĩnh vực khoa
        học, kinh doanh, tài chính  công nghệ. Chương trình học giúp sinh viên
        hiểu  cách áp dụng toán học, thống   kỹ thuật lập trình để khai
        thác  phân tích dữ liệu.  SỞ VẬT CHẤT CHẤT LƯỢNG CAO


        Khoa Toán của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM trang bị  sở vật
        chất hiện đại với các phòng học, phòng thí nghiệm  thiết bị hỗ trợ học
        tập tối ưu cho ngành Khoa học dữ liệu.
      - >-
        Học phí: 11,900,000 VNĐ/mức. 3. Các khoản phí cần nộp khi nhập học


        Học phí kỳ định hướng: 11,900,000 VNĐ (có 01 học kỳ định hướng, chỉ áp
        dụng cho SV mới nhập học năm 2024)


        Học phí 01 mức tiếng Anh chuẩn bị: 11,900,000 VNĐ/mức


        1. Giáo trình chuẩn quốc tế


        Chương trình học của Đại học FPT được thiết kế theo chuẩn của Hiệp hội
        Máy tính (Association for Computing Machinery-ACM), chuẩn đào tạo kỹ 
        phần mềm của Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET 
        Mỹ), Hiệp hội Phần mềm Việt Nam (VINASA)


        Tất cả các giáo trình của Đại học FPT đều được nhập khẩu từ nước ngoài
        về  cập nhật liên tục theo từng kỳ học


        2. Chú trọng vào thực hành


        Với thời lượng số tiết thực hành lên đến 60%, sinh viên Đại học FPT đã
        được làm quen với công việc ngay từ trên ghế nhà trường. 1 lớp học tối
        đa 30 sinh viên nên trong các giờ thực hành sinh viên sẽ được các thầy
         giảng viên hướng dẫn rất tỉ mỉ  chi tiết


        3. Chú trọng vào ngoại ngữ  kỹ năng mềm


        Năm đầu tiên các bạn sinh viên sẽ phải trải qua 6 kỳ học tiếng Anh để 
        thể đạt được nền tảng ngoại ngữ nhất định trước khi sang năm thứ 2 bước
        vào kỳ học chuyên ngành. Ngoài tiếng Anh  ngôn ngữ bắt buộc ra thì
        sinh viên Đại học FPT còn được học thêm tiếng Nhật. Như vậy sau khi ra
        trường các bạn sinh viên  thêm rất nhiều  hội để  thể làm việc tại
        nước ngoài


        Ngay từ những ngày đầu thành lập, đại học FPT đã đề cao việc phát triển
        bản thân đặc biệt  kỹ năng mềm cho sinh viên. Các bạn sinh viên sẽ
        được học rất nhiều các khoá học như kỹ năng thuyết trình,  duy phản
        biện, kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng phỏng vấn, kỹ năng viết CV .
      - >-
        Ứng dụng hạt nhân: Tìm hiểu về ứng dụng năng lượng hạt nhân, y học hạt
        nhân, và xử lý chất thải hạt nhân trong công nghiệp. Kỹ thuật đo lường:
        Các kỹ thuật đo đạc, phân tích phóng xạ, và các ứng dụng trong nghiên
        cứu khoa học. Vật lý Y khoa


         tuyển sinh: 7520403


        Tổ hợp xét tuyển: A00; A01; A02; D90


        Thông tin liên hệ:


        Địa chỉ: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM, 227 Nguyễn Văn Cừ,
        Quận 5, TP.HCM


        Điện thoại: (028) 38 585 726


        Email: [email protected]


        Website: https://www.hcmus.edu.vn


        TỔNG QUAN CHƯƠNG TRÌNH


        Chương trình đào tạo ngành Vật  Y khoa tại Trường Đại học Khoa học Tự
        nhiên TP.HCM cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng về vật lý, sinh
        học  y học, đặc biệt  các ứng dụng vật  trong y tế. Sinh viên sẽ
        được trang bị kiến thức về các thiết bị y tế như máy chụp X-quang, máy
        cộng hưởng từ (MRI), máy cắt lớp vi tính (CT),  các phương pháp điều
        trị bằng tia xạ. Chương trình học kết hợp  thuyết với thực hành để
        sinh viên  thể ứng dụng các kiến thức trong các môi trường y tế thực
        tế.  SỞ VẬT CHẤT CHẤT LƯỢNG CAO


        Trường sở hữu các phòng thí nghiệm hiện đại chuyên về vật  y khoa, với
        các thiết bị y tế tiên tiến phục vụ cho việc học tập  nghiên cứu. Các
        phòng thí nghiệm này cung cấp  hội cho sinh viên thực hành với các
        thiết bị như máy chụp X-quang, CT, MRI  các thiết bị điều trị ung thư
        bằng tia xạ. CÁC ĐIỂM ĐẶC BIỆT


        Chương trình học kết hợp  thuyết  thực hành: Sinh viên không chỉ học
         thuyết  còn được thực hành trên các thiết bị y tế hiện đại trong
        các bệnh viện   sở y tế. Liên kết với các bệnh viện   sở y tế:
        Trường  các mối quan hệ hợp tác với các bệnh viện lớn, giúp sinh viên
          hội thực tập  nghiên cứu tại các  sở y tế  ứng dụng vật  y
        khoa.  hội du học  học bổng: Sinh viên  thể tham gia các chương
        trình trao đổi sinh viên  nhận học bổng du học thạc sĩ, tiến  tại
        các trường đại học nổi tiếng trên thế giới. TRIỂN VỌNG NGHỀ NGHIỆP & 
        HỘI VIỆC LÀM


        Sinh viên tốt nghiệp ngành Vật  Y khoa  thể làm việc trong các lĩnh
        vực như:


        Các bệnh viện, phòng khám   sở y tế: Vật  gia trong các bệnh viện
         phòng khám sử dụng thiết bị y tế như X-quang, CT, MRI,  các phương
        pháp điều trị tia xạ.
  - source_sentence: >-
      Điểm trúng tuyển năm 2021 của các ngành dựa trên điểm thi tốt nghiệp THPT
      là bao nhiêu?
    sentences:
      - "b. SAU ĐẠI HỌC\n\nThạc sĩ chuyên ngành Sinh thái học\n\nc. BỒI DƯỠNG\n\nBồi dưỡng chuyên môn, nghiệp vụ cho các giáo viên phổ thông thực hiện Chương trình giáo dục phổ thông (GDPT) 2018 - Chương trình tổng thể, Chương trình môn Sinh học, Khoa học tự nhiên, Công nghệ; nghiên cứu khoa học và hợp tác quốc tế. III. Nhóm Ngoại ngữ\n\nx. Khoa tiếng Anh\n\n1. CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO\n\nĐÀO TẠO CỬ NHÂN (4 NĂM)\n\nTUYỂN SINH: 300-350 SV/năm\n\n2011-2013:\n\n898 CN Sư phạm tiếng Anh\n\n897 CN Ngôn Ngữ Anh\n\n2013-2017:\n\n430 CN Sư phạm tiếng Anh\n\n1050 CN Ngôn Ngữ Anh\n\nTổng số SV (tính đến 2/2023)\n\nSV Ngôn ngữ Anh: 1160 SV\n\nSV Sư phạm tiếng Anh: 712 SV\n\nĐÀO TẠO CAO HỌC (2 NĂM)\n\nTUYỂN SINH: 20-30 HV/năm\n\nĐào tạo Thạc sỹ Lý luận và Phương pháp Giảng dạy Tiếng Anh (Liên kết\n\nvới ĐH Canberra, Úc từ năm 1997 đến 2009)\n\nĐào tạo Thạc sĩ Lý luận và Phương pháp giảng dạy tiếng Anh (TESOL)\n\n(liên kết với Trường Đại học Victoria Wellington, New Zealand từ năm\n\n2015 đến nay)\n\nĐào tạo Thạc sĩ Lý luận và Phương pháp giảng dạy tiếng Anh (từ năm\n\n2018 đến nay)\n\n2.CHẤT LƯỢNG GIẢNG VIÊN\n\nĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN: 36\n\nPhó giáo sư- Tiến sĩ: 1\n\nTiến sĩ: 3\n\nThạc sĩ: 32\n\n3.MỤC TIÊU ĐÀO TẠO\n\nĐào tạo giáo viên dạy tiếng Anh bậc trung học có trình độ cử nhân Sư phạm tiếng Anh, có phẩm chất chính trị, đạo đức và sức khỏe tốt, hiểu và vận dụng các tri thức cơ bản của ngôn ngữ Anh; Lý luận và phương pháp giảng dạy tiếng Anh ở trường trung học. Sau khi tốt nghiệp, người học có đủ năng lực để giảng dạy tiếng Anh tại các trường trung học, một số cơ sở giáo dục tương đương. Đào tạo cử nhân sư phạm tiếng Anh bậc tiểu học có đủ kiến thức, kỹ năng nghề nghiệp, phẩm chất chính trị, sức khỏe để giảng dạy hiệu quả bộ môn tiếng Anh trong các trường tiểu học nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội và hội nhập khu vực và quốc tế. Đào tạo cử nhân ngôn ngữ Anh có phẩm chất chính trị, đạo đức và sức khỏe tốt, hiểu và vận dụng các tri thức cơ bản về ngôn ngữ Anh. Sau khi tốt nghiệp, người học có đủ năng lực để làm việc ở các cơ quan, tổ chức, các công ty, doanh nghiệp liên quan đến chuyên ngành biên phiên dịch, chuyên ngành thương mại và các công việc có liên quan nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội và hội nhập khu vực và quốc tế. Thạc sĩ Lí luận và phương pháp dạy học bộ môn tiếng Anh: có mục tiêu đào tạo đội ngũ giáo viên giảng dạy tiếng Anh có trình độ chuyên môn và nghiệp vụ sư phạm cao do được trang bị kiến thức khoa học về ngôn ngữ một cách có hệ thống, sâu, rộng, hiện đại đồng thời nắm vững cơ sở lí luận về các phương pháp dạy học tích cực, hiện đại và thực tiễn vận dụng các phương pháp này vào giảng dạy nhằm nâng cao hiệu quả việc giảng dạy và học tập tiếng Anh. Chương trình bao gồm 2 định hướng: định hướng nghiên cứu và định hướng ứng dụng. 4. CÁC NGÀNH ĐÀO TẠO\n\na)\tĐẠI HỌC\n\nCử nhân Sư phạm tiếng Anh (bậc trung học)\n\nCử nhân Sư phạm tiếng Anh (bậc tiểu học)\n\nCử nhân Ngôn ngữ Anh (Biên phiên dịch)\n\nCử nhân Ngôn ngữ Anh (Tiếng Anh thương mại)\n\nb)\tSAU ĐẠI HỌC\n\nThạc sĩ Lí luận và phương pháp dạy học bộ môn tiếng Anh\n\nc)\tBỒI DƯỠNG\n\nBồi dưỡng giáo viên tiếng Anh theo khuôn khổ Đề án Ngoại ngữ Quốc gia tại các địa phương khu vực phía Nam. Bồi dưỡng giáo viên tiếng Anh theo đặt hàng từ các Sở giáo dục và đào tạo. d)\tLIÊN KẾT QUỐC TẾ\n\nCử nhân Ngôn ngữ Anh (thuộc ngành Liberal Studies) liên kết quốc tế với Đại học William Jessup (Hoa Kỳ)\n\nThạc sĩ Lí luận và phương pháp giảng dạy tiếng Anh liên kết quốc tế với Đại học Victoria Wellington (New Zealand)\n\nxi. Khoa tiếng Pháp\n\n1. CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO\n\nĐÀO TẠO CỬ NHÂN (4 NĂM)\n\nCử nhân Sư phạm tiếng Pháp\n\nCử nhân Ngôn ngữ Pháp\n\nTUYỂN SINH:\n\n2019-2022: 519 SV\n\nĐÀO TẠO CAO HỌC (2 NĂM)\n\nThạc sĩ Lý luận và phương pháp dạy học bộ môn tiếng Pháp. 2.CHẤT LƯỢNG GIẢNG VIÊN\n\nĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN: 14\n\nTiến sĩ: 9\n\nThạc sĩ: 5\n\n3. MỤC TIÊU ĐÀO TẠO\n\nNgành sư phạm tiếng Pháp đào tạo giáo viên tiếng Pháp có phẩm chất chính trị và đạo đức nghề nghiệp, có khả năng giải quyết tốt các nhiệm vụ chuyên môn, đáp ứng yêu cầu của xã hội và của nền kinh tế trong quá trình hội nhập quốc tế. Ngành Ngôn ngữ Pháp đào tạo cử nhân Ngôn ngữ Pháp có phẩm chất chính trị và đạo đức nghề nghiệp, được trang bị đầy đủ nền tảng kiến thức chuyên môn và những năng lực nghề nghiệp để làm việc trong môi trường đa văn hóa, có khả năng thích ứng và giải quyết tốt các công việc thuộc ngành nghề chuyên môn, đáp ứng yêu cầu của xã hội và của nền kinh tế trong bối cảnh hội nhập quốc tế."
      - "8. Điểm trúng tuyển của các ngành năm 2021 Dựa vào điểm thi tốt nghiệp THPT Nhóm ngành đào tạo giáo viên 1. Giáo dục Mầm non o\tMã ngành: 7140201 o\tTổ hợp xét tuyển: M00 o\tĐiểm trúng tuyển: 22.05 2. Giáo dục Tiểu học o\tMã ngành: 7140202 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, A01, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.40 3. Giáo dục Đặc biệt o\tMã ngành: 7140203 o\tTổ hợp xét tuyển: D01, C00, C15 o\tĐiểm trúng tuyển: 23.40 4. Giáo dục Chính trị o\tMã ngành: 7140205 o\tTổ hợp xét tuyển: C00, C19, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.75 5. Giáo dục Thể chất o\tMã ngành: 7140206 o\tTổ hợp xét tuyển: M08, T01 o\tĐiểm trúng tuyển: 23.75 6. Giáo dục Quốc phòng - An ninh o\tMã ngành: 7140208 o\tTổ hợp xét tuyển: C00, C19, A08 o\tĐiểm trúng tuyển: 24.40 7. Sư phạm Toán học o\tMã ngành: 7140209 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, A01 o\tĐiểm trúng tuyển: 26.70 8. Sư phạm Tin học o\tMã ngành: 7140210 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, A01 o\tĐiểm trúng tuyển: 23.00 9. Sư phạm Vật lý o\tMã ngành: 7140211 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, A01, C01 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.80 10. Sư phạm Hóa học o\tMã ngành: 7140212 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, B00, D07 o\tĐiểm trúng tuyển: 27.00 11. Sư phạm Sinh học o\tMã ngành: 7140213 o\tTổ hợp xét tuyển: B00, D08 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.00 12. Sư phạm Ngữ văn o\tMã ngành: 7140217 o\tTổ hợp xét tuyển: D01, C00, D78 o\tĐiểm trúng tuyển: 27.00 13. Sư phạm Lịch sử o\tMã ngành: 7140218 o\tTổ hợp xét tuyển: C00, D14 o\tĐiểm trúng tuyển: 26.00 14. Sư phạm Địa lý o\tMã ngành: 7140219 o\tTổ hợp xét tuyển: C00, C04, D78 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.20 15. Sư phạm Tiếng Anh o\tMã ngành: 7140231 o\tTổ hợp xét tuyển: D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 27.15 16. Sư phạm Tiếng Trung Quốc o\tMã ngành: 7140234 o\tTổ hợp xét tuyển: D04, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.50 17. Sư phạm Khoa học tự nhiên o\tMã ngành: 7140247 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, B00, D90 o\tĐiểm trúng tuyển: 24.40 18. Sư phạm Lịch sử - Địa lý o\tMã ngành: 7140249 o\tTổ hợp xét tuyển: C00, C19, C20 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.00 Nhóm ngành khác 19. Giáo dục học o\tMã ngành: 7140101 o\tTổ hợp xét tuyển: B00, C00, C01, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 19.50 20. Quản lý giáo dục o\tMã ngành: 7140114 o\tTổ hợp xét tuyển: D01, A00, C00 o\tĐiểm trúng tuyển: 23.30 21. Ngôn ngữ Anh o\tMã ngành: 7220201 o\tTổ hợp xét tuyển: D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 26.00 22. Ngôn ngữ Nga o\tMã ngành: 7220202 o\tTổ hợp xét tuyển: D02, D80, D01, D78 o\tĐiểm trúng tuyển: 20.53 23. Ngôn ngữ Pháp o\tMã ngành: 7220203 o\tTổ hợp xét tuyển: D03, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 22.80 24. Ngôn ngữ Trung Quốc o\tMã ngành: 7220204 o\tTổ hợp xét tuyển: D04, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.20 25. Ngôn ngữ Nhật o\tMã ngành: 7220209 o\tTổ hợp xét tuyển: D06, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 24.90 26. Ngôn ngữ Hàn Quốc o\tMã ngành: 7220210 o\tTổ hợp xét tuyển: D01, D96, D78, DD2 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.80 27. Văn học o\tMã ngành: 7229030 o\tTổ hợp xét tuyển: D01, C00, D78 o\tĐiểm trúng tuyển: 24.30 28. Tâm lý học o\tMã ngành: 7310401 o\tTổ hợp xét tuyển: B00, C00, D01 o\tĐiểm trúng tuyển: 25.50 29. Tâm lý học giáo dục o\tMã ngành: 7310403 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, D01, C00 o\tĐiểm trúng tuyển: 23.70 30. Quốc tế học o\tMã ngành: 7310601 o\tTổ hợp xét tuyển: D01, D14, D78 o\tĐiểm trúng tuyển: 24.60 31. Việt Nam học o\tMã ngành: 7310630 o\tTổ hợp xét tuyển: C00, D01, D78 o\tĐiểm trúng tuyển: 22.92 32. Hóa học o\tMã ngành: 7440112 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, B00, D07 o\tĐiểm trúng tuyển: 23.25 33. Công nghệ thông tin o\tMã ngành: 7480201 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, A01 o\tĐiểm trúng tuyển: 24.00 34. Công tác xã hội o\tMã ngành: 7760101 o\tTổ hợp xét tuyển: A00, D01, C00 o\tĐiểm trúng tuyển: 22.50\n\nDựa vào điểm học bạ"
      - >-
        Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (tiếng Anh: Ho Chi
        Minh City University of Technology and Education) là một trường đại học
        đa ngành tại Việt Nam, với thế mạnh về đào tạo kỹ thuật, được đánh giá
        là trường hàng đầu về đào tạo khối ngành kỹ thuật tại miền Nam. Trường
        là một trong 6 Đại học Sư phạm Kỹ thuật của cả nước – đào tạo kỹ thuật
        lấy ứng dụng làm trọng tâm để giảng dạy, có chức năng đào tạo kỹ sư công
        nghệ và giáo viên kỹ thuật. Đồng thời cũng là trung tâm nghiên cứu khoa
        học và chuyển giao công nghệ của miền Nam Việt Nam.
  - source_sentence: >-
      Xin vui lòng cung cấp địa chỉ, số điện thoại và email của các cơ sở đào
      tạo thuộc Đại học FPT?
    sentences:
      - >-
        TP. Hồ Chí Minh: Khu Công nghệ cao, Quận 9. Đà Nẵng, Quy Nhơn, Cần Thơ:
        Các khu vực trung tâm với cơ sở hiện đại. Đây là thông tin liên hệ của
        các cơ sở đào tạo thuộc Đại học FPT trên toàn quốc, bao gồm các địa chỉ,
        số điện thoại, và email của từng cơ sở. Các thông tin này giúp học sinh,
        phụ huynh, và đối tác dễ dàng liên lạc hoặc đến trực tiếp các cơ sở của
        trường. Chi tiết từng cơ sở:


         Nội


        Địa chỉ: Khu Giáo dục  Đào tạo  Khu Công nghệ cao Hòa Lạc, Km29 Đại
        lộ Thăng Long, Huyện Thạch Thất, TP.  Nội. Điện thoại: (024) 7300 5588


        Email: [email protected]


        TP. Hồ Chí Minh


        Địa chỉ:  E2a-7, Đường D1, Khu Công nghệ cao, Phường Long Thạnh Mỹ,
        TP.
      - >-
        Chính vì vậy các kỹ sư lập trình hiện nay đều thiếu kỹ năng ngoại ngữ và
        khả năng tự học kiến thức mới Các vị trí công việc sau khi ra trường:


        Lập trình viên phát triển ứng dụng


        Kỹ  cầu nối


        Chuyên viên phân tích nghiệp vụ


        Kỹ  đảm bảo chất lượng phần mềm


        Kỹ  quy trình sản xuất phần mềm


        Quản trị viên dự án phần mềm  CNTT


        Giám đốc kỹ thuật


        Chuyên viên phát triển ứng dụng AI về xử  hình ảnh, âm thanh


        **HỌC PHÍ TRƯỜNG ĐẠI HỌC FPT TẠI  NỘI  TP. HCM


        **ÁP DỤNG CHO SINH VIÊN NHẬP HỌC MỚI NĂM 2024 HỆ ĐẠI HỌC CHÍNH QUY


        Trường Đại học FPT trân trọng thông báo các mức học phí áp dụng cho sinh
        viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học chính quy tại  Nội  TP. Hồ Chí
        Minh như sau:


        1. Học phí Chương trình chính khóa


        Số kỳ học: 9 học kỳ (bao gồm cả giai đoạn thực tập tại doanh nghiệp).
        Thời lượng học mỗi kỳ: 4 tháng. Học phí chuyên ngành:


        Từ học kỳ 1 đến học kỳ 3: 28,700,000 VNĐ/Học kỳ


        Từ học kỳ 4 đến học kỳ 6: 30,500,000 VNĐ/Học kỳ


        Từ học kỳ 7 đến học kỳ 9: 32,500,000 VNĐ/Học kỳ


        Mức học phí trên áp dụng cho sinh viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học
        chính quy của Trường ĐH FPT, theo  08/QĐ-CTGDFPT ngày 12/01/2024 Quy
        định tài chính sinh viên năm học 2024-2025 các hệ đào tạo thuộc hệ thống
        giáo dục FPT.
      - >-
        Các môn học được giảng dạy chủ yếu bằng tiếng Anh, giúp sinh viên phát
        triển kỹ năng ngoại ngữ cũng như kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực
        sinh học. Chương trình chú trọng vào các kỹ năng nghiên cứu, phân tích
        và giải quyết vấn đề trong môi trường sinh học toàn cầu. CƠ SỞ VẬT CHẤT
        CHẤT LƯỢNG CAO


        Các sinh viên trong chương trình này sẽ được học tập  nghiên cứu trong
        một môi trường quốc tế hóa, với các thiết bị nghiên cứu hiện đại  các
         sở vật chất đạt chuẩn quốc tế. Ngoài ra, các phòng thí nghiệm  khu
        vực học tập đều được trang bị công nghệ tiên tiến phục vụ cho nghiên cứu
        chuyên sâu. CÁC ĐIỂM ĐẶC BIỆT


        Học bằng tiếng Anh: Mọi môn học đều được giảng dạy bằng tiếng Anh, giúp
        sinh viên nâng cao khả năng ngoại ngữ  tiếp cận kiến thức quốc tế. 
        hội trao đổi quốc tế: Sinh viên   hội tham gia các chương trình trao
        đổi sinh viên, học tập tại các trường đối tác quốc tế. Hỗ trợ nghề
        nghiệp: Chương trình cung cấp các khóa huấn luyện   vấn nghề nghiệp,
        giúp sinh viên chuẩn bị tốt cho công việc sau khi tốt nghiệp. TRIỂN VỌNG
        NGHỀ NGHIỆP &  HỘI VIỆC LÀM


        Với nền tảng kiến thức vững chắc  khả năng sử dụng tiếng Anh, sinh
        viên chương trình tăng cường tiếng Anh  thể làm việc tại:


        Các tổ chức nghiên cứu quốc tế, các viện nghiên cứu sinh học.
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
metrics:
  - cosine_accuracy@1
  - cosine_accuracy@3
  - cosine_accuracy@5
  - cosine_accuracy@10
  - cosine_precision@1
  - cosine_precision@3
  - cosine_precision@5
  - cosine_precision@10
  - cosine_recall@1
  - cosine_recall@3
  - cosine_recall@5
  - cosine_recall@10
  - cosine_ndcg@10
  - cosine_mrr@10
  - cosine_map@100
model-index:
  - name: SentenceTransformer based on dangvantuan/vietnamese-document-embedding
    results:
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 768
          type: dim_768
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.466
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.63
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.678
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.752
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.466
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.21
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1356
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.0752
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.466
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.63
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.678
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.752
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.6057962726654487
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.5595198412698414
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.5681839398170727
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 512
          type: dim_512
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.464
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.626
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.684
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.746
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.464
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.20866666666666664
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1368
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.0746
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.464
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.626
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.684
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.746
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.6015125723964755
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.55565
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.5647776015769205
            name: Cosine Map@100
      - task:
          type: information-retrieval
          name: Information Retrieval
        dataset:
          name: dim 256
          type: dim_256
        metrics:
          - type: cosine_accuracy@1
            value: 0.454
            name: Cosine Accuracy@1
          - type: cosine_accuracy@3
            value: 0.602
            name: Cosine Accuracy@3
          - type: cosine_accuracy@5
            value: 0.674
            name: Cosine Accuracy@5
          - type: cosine_accuracy@10
            value: 0.73
            name: Cosine Accuracy@10
          - type: cosine_precision@1
            value: 0.454
            name: Cosine Precision@1
          - type: cosine_precision@3
            value: 0.20066666666666666
            name: Cosine Precision@3
          - type: cosine_precision@5
            value: 0.1348
            name: Cosine Precision@5
          - type: cosine_precision@10
            value: 0.073
            name: Cosine Precision@10
          - type: cosine_recall@1
            value: 0.454
            name: Cosine Recall@1
          - type: cosine_recall@3
            value: 0.602
            name: Cosine Recall@3
          - type: cosine_recall@5
            value: 0.674
            name: Cosine Recall@5
          - type: cosine_recall@10
            value: 0.73
            name: Cosine Recall@10
          - type: cosine_ndcg@10
            value: 0.5886054274273598
            name: Cosine Ndcg@10
          - type: cosine_mrr@10
            value: 0.5436785714285712
            name: Cosine Mrr@10
          - type: cosine_map@100
            value: 0.5535436564504117
            name: Cosine Map@100

SentenceTransformer based on dangvantuan/vietnamese-document-embedding

This is a sentence-transformers model finetuned from dangvantuan/vietnamese-document-embedding. 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 Sources

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False, 'architecture': 'VietnameseModel'})
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, '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:

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("HoangVuSnape/vietnamese-document-embedding-finetuned-univ15")
# Run inference
sentences = [
    'Xin vui lòng cung cấp địa chỉ, số điện thoại và email của các cơ sở đào tạo thuộc Đại học FPT?',
    'TP. Hồ Chí Minh: Khu Công nghệ cao, Quận 9. Đà Nẵng, Quy Nhơn, Cần Thơ: Các khu vực trung tâm với cơ sở hiện đại. Đây là thông tin liên hệ của các cơ sở đào tạo thuộc Đại học FPT trên toàn quốc, bao gồm các địa chỉ, số điện thoại, và email của từng cơ sở. Các thông tin này giúp học sinh, phụ huynh, và đối tác dễ dàng liên lạc hoặc đến trực tiếp các cơ sở của trường. Chi tiết từng cơ sở:\n\nHà Nội\n\nĐịa chỉ: Khu Giáo dục và Đào tạo – Khu Công nghệ cao Hòa Lạc, Km29 Đại lộ Thăng Long, Huyện Thạch Thất, TP. Hà Nội. Điện thoại: (024) 7300 5588\n\nEmail: [email protected]\n\nTP. Hồ Chí Minh\n\nĐịa chỉ: Lô E2a-7, Đường D1, Khu Công nghệ cao, Phường Long Thạnh Mỹ, TP.',
    'Chính vì vậy các kỹ sư lập trình hiện nay đều thiếu kỹ năng ngoại ngữ và khả năng tự học kiến thức mới Các vị trí công việc sau khi ra trường:\n\nLập trình viên phát triển ứng dụng\n\nKỹ sư cầu nối\n\nChuyên viên phân tích nghiệp vụ\n\nKỹ sư đảm bảo chất lượng phần mềm\n\nKỹ sư quy trình sản xuất phần mềm\n\nQuản trị viên dự án phần mềm và CNTT\n\nGiám đốc kỹ thuật\n\nChuyên viên phát triển ứng dụng AI về xử lý hình ảnh, âm thanh\n\n**HỌC PHÍ TRƯỜNG ĐẠI HỌC FPT TẠI HÀ NỘI VÀ TP. HCM\n\n**ÁP DỤNG CHO SINH VIÊN NHẬP HỌC MỚI NĂM 2024 HỆ ĐẠI HỌC CHÍNH QUY\n\nTrường Đại học FPT trân trọng thông báo các mức học phí áp dụng cho sinh viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học chính quy tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh như sau:\n\n1. Học phí Chương trình chính khóa\n\nSố kỳ học: 9 học kỳ (bao gồm cả giai đoạn thực tập tại doanh nghiệp). Thời lượng học mỗi kỳ: 4 tháng. Học phí chuyên ngành:\n\nTừ học kỳ 1 đến học kỳ 3: 28,700,000 VNĐ/Học kỳ\n\nTừ học kỳ 4 đến học kỳ 6: 30,500,000 VNĐ/Học kỳ\n\nTừ học kỳ 7 đến học kỳ 9: 32,500,000 VNĐ/Học kỳ\n\nMức học phí trên áp dụng cho sinh viên nhập học mới năm 2024 hệ đại học chính quy của Trường ĐH FPT, theo QĐ 08/QĐ-CTGDFPT ngày 12/01/2024 Quy định tài chính sinh viên năm học 2024-2025 các hệ đào tạo thuộc hệ thống giáo dục FPT.',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities)
# tensor([[1.0000, 0.7543, 0.5277],
#         [0.7543, 1.0000, 0.4779],
#         [0.5277, 0.4779, 1.0000]])

Evaluation

Metrics

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.466
cosine_accuracy@3 0.63
cosine_accuracy@5 0.678
cosine_accuracy@10 0.752
cosine_precision@1 0.466
cosine_precision@3 0.21
cosine_precision@5 0.1356
cosine_precision@10 0.0752
cosine_recall@1 0.466
cosine_recall@3 0.63
cosine_recall@5 0.678
cosine_recall@10 0.752
cosine_ndcg@10 0.6058
cosine_mrr@10 0.5595
cosine_map@100 0.5682

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.464
cosine_accuracy@3 0.626
cosine_accuracy@5 0.684
cosine_accuracy@10 0.746
cosine_precision@1 0.464
cosine_precision@3 0.2087
cosine_precision@5 0.1368
cosine_precision@10 0.0746
cosine_recall@1 0.464
cosine_recall@3 0.626
cosine_recall@5 0.684
cosine_recall@10 0.746
cosine_ndcg@10 0.6015
cosine_mrr@10 0.5556
cosine_map@100 0.5648

Information Retrieval

Metric Value
cosine_accuracy@1 0.454
cosine_accuracy@3 0.602
cosine_accuracy@5 0.674
cosine_accuracy@10 0.73
cosine_precision@1 0.454
cosine_precision@3 0.2007
cosine_precision@5 0.1348
cosine_precision@10 0.073
cosine_recall@1 0.454
cosine_recall@3 0.602
cosine_recall@5 0.674
cosine_recall@10 0.73
cosine_ndcg@10 0.5886
cosine_mrr@10 0.5437
cosine_map@100 0.5535

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 500 training samples
  • Columns: anchor and positive
  • Approximate statistics based on the first 500 samples:
    anchor positive
    type string string
    details
    • min: 10 tokens
    • mean: 26.05 tokens
    • max: 62 tokens
    • min: 29 tokens
    • mean: 605.11 tokens
    • max: 6602 tokens
  • Samples:
    anchor positive
    Ngành Quản lý Tài nguyên và Môi trường trang bị cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng gì? Sau khi tốt nghiệp, người học sẽ:

    Có kiến thức cơ bản về toán học, khoa học tự nhiên, đáp ứng cho việc tiếp thu các kiến thức giáo dục chuyên nghiệp và khả năng học tập ở trình độ cao hơn

    Có các kiến thức kỹ thuật cơ sở ngành và chuyên ngành giúp đủ năng lực phát hiện, giải quyết các vấn đề liên quan đến công nghệ sản xuất, chế tạo và ứng dụng vật liệu vào trong xây dựng, kiểm soát chất lượng nguyên vật liệu và cấu kiện sản phẩm xây dựng, nghiên cứu sản xuất chế tạo và phát triển các loại vật liệu mới, hiện đại, tiên tiến, độc đáo, hiệu quả, xanh, bền vững… nhằm hướng tới sự phát triển bền vững trong công nghiệp xây dựng và kiến trúc, thiết kế và thi công trong các công trình xây dựng; có tính sáng tạo trong hoạt động nghề nghiệp, có khả năng tự học và tự nghiên cứu;

    Có kỹ năng cá nhân, nghề nghiệp, giao tiếp, làm việc nhóm đủ để làm việc trong môi trường làm việc liên ngành, đa văn hóa;

    Có hiểu biết về kinh tế, chính trị, có các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực khoa học xã hội và n...
    Chương trình Kỹ thuật Môi trường đào tạo sinh viên về những năng lực nào và có điểm gì nổi bật đối với chương trình giảng dạy bằng tiếng Anh? Sau khi tốt nghiệp, người học sẽ:

    Có kiến thức cơ bản về toán học, khoa học tự nhiên, đáp ứng cho việc tiếp thu các kiến thức giáo dục chuyên nghiệp và khả năng học tập ở trình độ cao hơn

    Có các kiến thức kỹ thuật cơ sở ngành và chuyên ngành giúp đủ năng lực phát hiện, giải quyết các vấn đề liên quan đến công nghệ sản xuất, chế tạo và ứng dụng vật liệu vào trong xây dựng, kiểm soát chất lượng nguyên vật liệu và cấu kiện sản phẩm xây dựng, nghiên cứu sản xuất chế tạo và phát triển các loại vật liệu mới, hiện đại, tiên tiến, độc đáo, hiệu quả, xanh, bền vững… nhằm hướng tới sự phát triển bền vững trong công nghiệp xây dựng và kiến trúc, thiết kế và thi công trong các công trình xây dựng; có tính sáng tạo trong hoạt động nghề nghiệp, có khả năng tự học và tự nghiên cứu;

    Có kỹ năng cá nhân, nghề nghiệp, giao tiếp, làm việc nhóm đủ để làm việc trong môi trường làm việc liên ngành, đa văn hóa;

    Có hiểu biết về kinh tế, chính trị, có các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực khoa học xã hội và n...
    Ngành Kỹ thuật Dầu khí và Kỹ thuật Địa chất tập trung nghiên cứu và ứng dụng những lĩnh vực cốt lõi nào? Các công ty nghiên cứu và khảo sát địa chất, tư vấn về nền móng công trình. Các tổ chức liên quan đến quy hoạch và phát triển đô thị. Kỹ thuật Dầu khí

    Tổng quan

    Kỹ thuật Dầu khí là ngành học chuyên nghiên cứu về các kỹ thuật khai thác, sản xuất và xử lý dầu khí. Sinh viên sẽ học các phương pháp khoan, khai thác dầu, khí tự nhiên, và xử lý các vấn đề kỹ thuật trong ngành dầu khí, từ việc tìm kiếm và khai thác tài nguyên cho đến việc tối ưu hóa quy trình sản xuất. CÁC ĐIỂM ĐẶC BIỆT

    Khả năng ứng dụng cao: Sinh viên ngành Kỹ thuật Dầu khí sẽ được trang bị kiến thức thực tế về công nghệ khai thác dầu khí và các phương pháp tối ưu hóa sản xuất. Ngành công nghiệp chiến lược: Dầu khí vẫn là một trong những ngành công nghiệp mũi nhọn và cần nguồn nhân lực có trình độ cao trong việc khai thác và xử lý tài nguyên thiên nhiên. Triển vọng việc làm

    Các công ty khai thác dầu khí trong nước và quốc tế. Các công ty tư vấn và kỹ thuật dầu khí, nghiên cứu các giải pháp tối ưu trong khai thác. Các côn...
  • Loss: MatryoshkaLoss with these parameters:
    {
        "loss": "MultipleNegativesRankingLoss",
        "matryoshka_dims": [
            768,
            512,
            256
        ],
        "matryoshka_weights": [
            1,
            1,
            1
        ],
        "n_dims_per_step": -1
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • eval_strategy: steps
  • per_device_train_batch_size: 1
  • per_device_eval_batch_size: 1
  • gradient_accumulation_steps: 10
  • learning_rate: 2e-05
  • num_train_epochs: 1
  • lr_scheduler_type: cosine
  • warmup_ratio: 0.1
  • fp16: True
  • load_best_model_at_end: True
  • optim: adamw_torch_fused
  • batch_sampler: no_duplicates

All Hyperparameters

Click to expand
  • overwrite_output_dir: False
  • do_predict: False
  • eval_strategy: steps
  • prediction_loss_only: True
  • per_device_train_batch_size: 1
  • per_device_eval_batch_size: 1
  • per_gpu_train_batch_size: None
  • per_gpu_eval_batch_size: None
  • gradient_accumulation_steps: 10
  • 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: 1
  • max_steps: -1
  • lr_scheduler_type: cosine
  • 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: True
  • 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_fused
  • 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
  • hub_revision: None
  • 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
  • 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
  • liger_kernel_config: None
  • eval_use_gather_object: False
  • average_tokens_across_devices: False
  • prompts: None
  • batch_sampler: no_duplicates
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch Step Training Loss dim_768_cosine_ndcg@10 dim_512_cosine_ndcg@10 dim_256_cosine_ndcg@10
-1 -1 - 0.6061 0.6015 0.5884
0.2 10 0.0 0.6058 0.6015 0.5886
0.4 20 0.0 0.6058 0.6015 0.5886
0.6 30 0.0 0.6058 0.6015 0.5886
0.8 40 0.0 0.6058 0.6015 0.5886
1.0 50 0.0 0.6058 0.6015 0.5886
  • The bold row denotes the saved checkpoint.

Framework Versions

  • Python: 3.10.12
  • Sentence Transformers: 5.0.0
  • Transformers: 4.54.0
  • PyTorch: 2.7.1+cu118
  • Accelerate: 1.9.0
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.21.2

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",
}

MatryoshkaLoss

@misc{kusupati2024matryoshka,
    title={Matryoshka Representation Learning},
    author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi},
    year={2024},
    eprint={2205.13147},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

MultipleNegativesRankingLoss

@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}