Add new SentenceTransformer model

1_Pooling/config.json

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README.md

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+base_model: google-bert/bert-base-multilingual-cased
+widget:
+- source_sentence: '고객: SEAT 애드온?'
+  sentences:
+  - '상담사: SEAT 애드온은 좌석 예약 옵션입니다. 위치별 가격 다릅니다.'
+  - '상담사: CHD는 어린이 요금입니다. 만 2세~12세 기준 적용됩니다.'
+  - '상담사: 네, PNR(예약기록) 조회되었습니다. 탑승자 성함, 일정 확인 가능하세요.'
+- source_sentence: '고객: 티켓 리이슈 가능?'
+  sentences:
+  - '상담사: NCF는 National Carrier Fee로 국가별 추가요금입니다. 요금표 참고해 주세요.'
+  - '상담사: 네, 고객님. 리이슈—즉 항공권 재발행 도와드릴 수 있습니다. 날짜나 시간이 변경되시면 도와드릴게요.'
+  - '상담사: ETD는 출발 예정 시간입니다. 오전 10시 30분 출발 예정입니다.'
+- source_sentence: 안녕하세요. ▲/▲~▲/▲캠핀스키 그랜드 디럭스룸 4박 예약 관련해서 질문이 있어요. 제가 받은 답변에 따르면 총
+    금액이 $1,508에서 15% 할인 적용하면 $1,281.8이 되는 건가요? 그리고 ▲월 초에도 적용된다고 하셨죠?
+  sentences:
+  - '고객: 안녕하세요, 발리 호텔 견적 문의 드립니다. 성인 2명과 아이 2명(9세, 11세)입니다. ▲월 ▲일부터 ▲월 ▲일까지 안다즈 발리
+    트윈 디럭스룸(조식 포함)과 ▲월 ▲일부터 ▲월 ▲▲일까지 W 발리 가든 이스케이프 트윈(조식 포함)으로 예약하고 싶어요. W 호텔의 가격이
+    너무 높게 나와서 따로 문의 드립니다. 두 호텔의 견적 부탁드립니다.
+
+    상담사: 안녕하세요! 문의 주셔서 감사합니다. 안다즈 호텔은 6세 이상 아동 2명이 입실할 경우 시그니처룸이나 안다즈 스위트룸만 이용 가능해요.
+    ▲월 ▲일부터 ▲월 ▲일까지는 1박은 픽 시즌, 나머지 3박은 레귤러 시즌으로 계산됩니다. 안다즈 4박 시그니처룸은 총 $1,310이고, 아동
+    2명 조식 및 엑스트라 베드 1개 추가하면 $300이 더해져서 총 $1,610이에요. 조식 포함, 아동 엑스트라 베드 1개 포함, 중식 2회
+    제공, 미니바 무알콜 음료 무료, 안다즈 라운지 무료 이용 혜택이 있어요.
+
+    고객: 감사합니다. W 발리 가든 이스케이프는 어떻게 되나요?
+
+    상담사: W 발리는 ▲월 ▲일까지 픽 시즌이어서 1박은 픽 시즌, 나머지 2박은 레귤러 시즌으로 계산해요. 3박 가든 뷰 이스케이프 객실은
+    총 $1,688이고, 아동 2명 조식 및 엑스트라 베드 1개 추가하면 $216이 더해져서 총 $1,904이에요. 조식 포함, 아동 엑스트라
+    베드 1개 포함되어 있어요. 3박 이상 예약 시에는 ▲▲▲▲에서 무료 공항 픽업 1회 제공됩니다.
+
+    고객: 고맙습니다.
+
+    상담사: 예약 진행 원하시면 전원 영문 및 한글 성함, 생년월일, 대표자 핸드폰 번호(발리 도착 후에도 연결 가능한 카톡 아이디), 도착 항공편명을
+    이메일로 보내주시면 됩니다. 룸 체크는 예약 시 가능 여부를 확인한 후 진행할게요.
+
+    고객: 알겠습니다. 이메일로 보내드리도록 하겠습니다. 감사합니다!
+
+    상담사: 네, 감사합니다! 이메일 기다릴게요. 궁금한 점 있으면 언제든지 문의해 주세요. 좋은 하루 되세요!'
+  - '고객: 안녕하세요. ▲/▲~▲/▲캠핀스키 그랜드 디럭스룸 4박 예약 관련해서 질문이 있어요. 제가 받은 답변에 따르면 총 금액이 $1,508에서
+    15% 할인 적용하면 $1,281.8이 되는 건가요? 그리고 ▲월 초에도 적용된다고 하셨죠?
+
+    상담사: 안녕하세요! 네, 맞아요. $1,508에서 15% 할인 적용하면 $1,281.8이 됩니다. ▲월 초에도 할인 적용이 됩니다.
+
+    고객: 아동 엑스트라 베드는 디럭스룸의 경우 $38 아닌가요? 호텔 가격 안내표에는 그렇게 적혀있던데요.
+
+    상담사: 맞습니다. 아동 엑스트라 베드는 디럭스룸의 경우 $38입니다. 그래서 아동 2명의 경우 (38+20)×4로 계산하시면 됩니다.
+
+    고객: 아동 1명 엑스트라 베드 추가하고 아동 2명 조식 추가하면 아동 2명 모두 조식은 포함되는 거죠?
+
+    상담사: 네, 아동 2명 모두 조식이 포함됩니다. 엑스트라 베드는 필수로 추가하셔야 해요.
+
+    고객: 그랜드 디럭스룸은 아동 엑스트라 베드가 필수인가요? 그리고 엑스트라 베드는 호텔에서 추가해도 가격은 동일한가요?
+
+    상담사: 네, 그랜드 디럭스룸은 아동 엑스트라 베드가 필수입니다. 현장에서 추가하셔도 가격은 동일하게 유지됩니다.
+
+    고객: 마지막으로 킹베드와 트윈베드 중 어느 쪽이 더 넓게 쓸 수 있을까요? 침대 너비를 알면 좋겠지만 조언만 주셔도 괜찮아요.
+
+    상담사: 킹베드가 일반적으로 더 넓게 쓸 수 있어요. 침대 너비에 대한 정보는 저희도 따로 확인이 어려운 점 양해 부탁드립니다.
+
+    고객: 신설 리조트라서 침대 후기가 많이 없어서 질문드렸어요. 답변 감사합니다!
+
+    상담사: 도움이 되셨다니 기쁩니다! 추가 질문이 있으면 언제든지 문의해 주세요. 감사합니다!'
+  - '고객: 안녕하세요. 예약 문의하려고 합니다. ▲월 ▲▲일에서 ▲▲일 사이에 성인 2명과 아이 2명(만 9세, 7세)으로 카자네무아 엑스트라베드
+    추가한 뜰라가맨션과 토야빌라, 베지빌라 가격이 궁금해요. 그리고 ▲월 ▲▲일에서 ▲▲일 사이에 마라리버 엑스트라베드 추가한 트위가룸 가격도
+    알고 싶어요.
+
+    상담사: 안녕하세요! ▲월 ▲▲일부터 ▲▲일 사이에 카자네무아의 경우, 뜰라가맨션은 2박에 $312이고, 1베드 토야빌라는 $476, 1베드
+    베지빌라는 $496이에요. ▲월 ▲▲일부터 ▲▲일 사이에 마라리버사파리의 트위가디럭스룸은 1박에 $360입니다.
+
+    고객: 가격에 포함된 내용도 알려주실 수 있나요?
+
+    상담사: 네, 조식과 세금이 포함되어 있어요. 객실 체크는 예약 요청 시 실시간으로 확인됩니다.
+
+    고객: 결제를 승인받는 데 얼마나 걸리나요?
+
+    상담사: 카드 결제도 가능해요. 국민, 현대, 삼성, 신한카드로 결제할 수 있고, 카드 결제 시 2.5% 수수료가 추가됩니다. 현대카드는 무이자
+    3개월, 삼성은 5개월까지 무이자 혜택이 있어요.
+
+    고객: 취소 시 부과되는 비용이 있나요?
+
+    상담사: 비수기 시즌이라 체크인 날짜 기준으로 15일 이전에 취소하면 호텔 패널티 없이 취소 가능해요. 하지만.. 여행사 수수료 30,000원이
+    공제됩니다. 15일 이내 취소 시 호텔 규정에 따라 패널티가 부과될 수 있어요.
+
+    고객: 공항 픽업 서비스 이용 요금은 어떻게 되나요?
+
+    상담사: 3박 이상 예약 시 무료 공항 픽업 서비스가 제공돼요. 픽업 정보는 예약 시에 알려주시면 됩니다. 같은 항공편을 이용하는 다른 손님과
+    조인될 수 있어요.
+
+    고객: 예약을 진행하고 싶은데, 어떤 데이터를 보내야 하나요?
+
+    상담사: 예약 원하시면 예약자 전원의 여권 영문 이름과 생년월일 앞 6자리, 픽업 정보를 이메일로 보내주시면 됩니다.
+
+    고객: 감사합니다. 잘 부탁해요!
+
+    상담사: 감사합니다! 궁금한 점 있으면 언제든지 연락 주세요. 즐거운 여행 되시길 바랍니다!'
+- source_sentence: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일 오전 출발 엘리시안 예약금만 보내드리고 계약서는 아직까지 안보내고 있는 간큰 신부 ▲▲▲입니다.
+    요새 인도네시아에 지진난 것 때문에 여기저기 난리더라구요. 저희는 뭐 다행히 부모님께서 발리가 인도네시아에 있다는 걸 모르시는지라 잘 버티고
+    있답니다. 결혼 관련 커뮤니티들을 뒤지다 보니 발리 취소하시는 분들이 꽤 눈에 띄더라구요. 그래서 문득 든 생각! 앨리시안도 좋긴 하지만...
+    제가 원래 첨부터 맘에 두고 있었던 곳이 까유마니스거든요. 혹시라도 까유마니스를 취소하시는 분들이 생기진 않았을까...! 만약에 자리가 난다면
+    엘리시안 대신 까유마니스로 바꿀 순 없을까....! 전화를 드릴까 하다가... 회사라서 눈치도 좀 보이고 제가 좀 소심한지라 정작 ▲▲▲ 대리님
+    목소리 들으면 풀빌라 바꾸고 싶다고 말을 못 꺼낼 거 같아서.... 제발 어디든 가게만 해달라던 이전의 제 모습이 떠올라 부끄럽지만 이왕이면
+    첨에 찍어둔 곳으로 가고 싶으니 제 맘도 조금만 이해해주세요.. 이런 건 비밀글로 올렸으면 싶은데.... 여긴 그런 기능이 없군요. 아 민망민망...
+  sentences:
+  - '고객: 안녕하세요. ▲▲월 둘째주에 10박 12일 예정입니다. 두 명이구요. 가루다로 가고싶은데요. 대략 항공권 가격이 궁금합니다. 언제쯤
+    예약하면 되는지 가격이 나오는지 알려주세요. 택스는 변동이 없나요??
+
+    상담사: 안녕하세요! 발리 여행을 계획하고 계시군요. ▲▲월 둘째주 정확한 날짜를 알려주시면 더 정확한 정보를 드릴 수 있을 것 같아요.
+
+    고객: 아, 날짜는 ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲월 ▲▲일까지입니다.
+
+    상담사: 감사합니다! ▲▲월 ▲▲일 출발이면 성수기 요금이 적용될 가능성이 높아요. 비수기 기준으로 말씀드리면, 왕복 항공권은 대략 680,000원
+    정도 예상하고 있어요.
+
+    고객: 그럼 예약은 언제쯤 하는게 좋아요?
+
+    상담사: 예약은 가능한 빨리 하시는 게 좋아요. 발리행 수요가 많아서 좌석이 빨리 차는 편이에요. 최소 한 달 전에는 예약하시는 걸 추천해
+    드립니다.
+
+    고객: 택스는 변동이 없다고 하셨는데, 그건 확실한가요?
+
+    상담사: 택스는 일반적으로 변동이 없지만, 환율에 따라 조금 달라질 수 있어요. 그래서 예약 시점에 확인하는 게 좋습니다.
+
+    고객: 알겠습니다. 그럼 예약할 때 다시 문의드려도 될까요?
+
+    상담사: 물론이죠! 언제든지 문의해 주세요. 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요. 감사합니다!
+
+    고객: 네, 감사합니다. 하루 잘 보내세요!
+
+    상담사: 감사합니다! 고객님, 좋은 하루 되세요!'
+  - '고객: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일 오전 출발 엘리시안 예약금만 보내드리고 계약서는 아직까지 안보내고 있는 간큰 신부 ▲▲▲입니다. 요새 인도네시아에
+    지진난 것 때문에 여기저기 난리더라구요. 저희는 뭐 다행히 부모님께서 발리가 인도네시아에 있다는 걸 모르시는지라 잘 버티고 있답니다. 결혼
+    관련 커뮤니티들을 뒤지다 보니 발리 취소하시는 분들이 꽤 눈에 띄더라구요. 그래서 문득 든 생각! 앨리시안도 좋긴 하지만... 제가 원래 첨부터
+    맘에 두고 있었던 곳이 까유마니스거든요. 혹시라도 까유마니스를 취소하시는 분들이 생기진 않았을까...! 만약에 자리가 난다면 엘리시안 대신
+    까유마니스로 바꿀 순 없을까....! 전화를 드릴까 하다가... 회사라서 눈치도 좀 보이고 제가 좀 소심한지라 정작 ▲▲▲ 대리님 목소리 들으면
+    풀빌라 바꾸고 싶다고 말을 못 꺼낼 거 같아서.... 제발 어디든 가게만 해달라던 이전의 제 모습이 떠올라 부끄럽지만 이왕이면 첨에 찍어둔
+    곳으로 가고 싶으니 제 맘도 조금만 이해해주세요.. 이런 건 비밀글로 올렸으면 싶은데.... 여긴 그런 기능이 없군요. 아 민망민망...
+
+    상담사: 안녕하세요, ▲▲▲ 신부님! 결혼 준비로 바쁘신 것 같네요. 다시 한번 축하드립니다. 까유마니스에 대한 간절한 마음이 느껴져요. 현재
+    발리 현지에 요청을 해놓은 상태인데, 지진으로 인해 발리는 피해가 없어서 취소 건은 없답니다. 하지만 까유마니스 스윗룸 체크는 부탁해둔 상황이에요.
+    내일 중으로 빠른 회신 드릴게요.
+
+    고객: 아, 그렇군요. 그래도 까유마니스에 자리가 나면 좋겠어요. 엘리시안도 마감 상태라니, 정말 아쉽네요. 혹시 다른 대안은 없을까요?
+
+    상담사: 현재로서는 엘리시안도 인기라서 방을 구하기 힘든 상황이에요. 하지만 만약 까유마니스에 자리가 나면 바로 연락드릴게요. 다른 대안은
+    지금은 없지만, 혹시라도 변동이 생기면 알려드릴게요.
+
+    고객: 네, 감사합니다. 이렇게 신경 써주셔서 정말 고마워요. 결혼 준비가 이렇게 힘든 줄 몰랐어요.
+
+    상담사: 이해해요. 결혼 준비는 정말 많은 신경을 써야 하니까요. 언제든지 궁금한 점이나 요청사항 있으면 편하게 말씀해 주세요. 최대한 도와드릴게요.
+
+    고객: 네, 알겠어요. 혹시 까유마니스에 자리가 나면 바로 연락 주실 수 있죠?
+
+    상담사: 네, 꼭 연락드릴게요. 신부님이 원하시는 곳으로 가실 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
+
+    고객: 정말 감사합니다. 기다릴게요. 좋은 하루 되세요!
+
+    상담사: 신부님도 좋은 하루 되세요! 언제든지 연락 주세요.'
+  - '고객: 안녕하세요, 결혼 20주년 여행을 계획 중인데요. 발리 여행에 대해 몇 가지 질문이 있어요.
+
+    상담사: 안녕하세요! 여행 준비 중이시군요. 어떤 질문이든지 편하게 해주세요.
+
+    고객: 한국에서 도시락 와이파이를 가져가는 게 좋을까요, 아니면 공항에서 유심칩을 사는 게 좋을까요?
+
+    상담사: 요금과 데이터 용량을 비교해보시고 결정하시는 게 좋을 것 같아요. 개인적인 사용 패턴에 따라 다를 수 있으니까요.
+
+    고객: 공항 픽업 서비스는 어떻게 되나요? 호텔에서 제공하는 서비스가 있다고 들었어요.
+
+    상담사: 맞아요, 대부분의 리조트에서 유료로 공항 픽업 서비스를 제공해요. 미리 예약하시면 편리할 거예요.
+
+    고객: 5박 6일 일정에 대해 고민 중인데, 쿠타해변에서 2박, 우붓에서 2박, 쿠타 시내에서 1박을 생각하고 있어요. 괜찮을까요?
+
+    상담사: 좋은 계획이에요! 쿠타와 우붓을 조화롭게 배치하셨네요. 쿠타 지역에서 1박 10만원 이하의 ��텔도 추천해드릴게요.
+
+    고객: 어떤 호텔이 좋을까요?
+
+    상담사: 쿠타 지역에서는 솔하우스 르기안 호텔, 더선셋 호텔, 하퍼꾸따 호텔이 괜찮아요. 우붓은 코마네카라사사양이나 알라야우붓을 추천드려요.
+
+    고객: 해보고 싶은 액티비티가 많은데, 우붓 투어와 래프팅 가격이 어떻게 되나요?
+
+    상담사: 우붓 투어는 1인당 45달러, 소백 아융 래프팅은 1인당 65달러예요. 시내 관광은 렌트카를 이용하시면 자유롭게 다니실 수 있어요.
+
+    고객: 렌트카 예약은 어떻게 하나요? 가격도 궁금해요.
+
+    상담사: APV(7인승) 렌트카는 10시간에 79달러예요. 가이드 동행은 별도이고, 예약 시 실시간으로 가능 여부를 확인할 수 있어요.
+
+    고객: 마지막으로, 여행 중 유용한 팁이 있을까요?
+
+    상담사: 현지에서의 환전은 실시간 환율을 체크하시고, 현금으로 결제하시면 좋습니다. 카드 결제 시 수수료가 붙으니 참고하세요.
+
+    고객: 감사해요. 많은 도움이 되었어요
+
+    상담사: 무슨 말씀을요! 즐거운 여행 되시길 바랍니다. 궁금한 점 있으면 언제든지 문의해 주세요.'
+- source_sentence: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 더물리아 숙소 견적 부탁드립니다. 성인 2명과 4세 유아 1명입니다. 공항
+    픽업 대신 공항 드랍도 가능한가요?
+  sentences:
+  - '고객: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일 발리 예약한 고객입니다. 전화로만 진행하다가 이렇게 글 남겨봅니다. 최종 결제까지 완료했는데, 진행 상황이
+    궁금합니다. 요즘 인도네시아에 여러 가지 문제가 있어서 걱정이 많습니다. 부모님도 여행을 반대하고 계신데, 정확한 정보가 필요합니다.
+
+    상담사: 안녕하세요, ▲▲▲ 고객님! 이렇게 글로 소통하게 되어 반갑습니다. 우선 항공과 호텔 모두 입금이 완료된 상태입니다. 바우처는 호텔에서
+    받는 대로 스캔해서 이메일로 보내드릴게요.
+
+    고객: 그럼 항공권은 언제 발권되나요? 결제 정보는 어떻게 확인하죠?
+
+    상담사: 항공권은 발권되면서 카드 결제가 승인될 거예요. 결제 정보는 문자로 전송될 예정입니다. 발권이 완료되면 이메일로도 안내드릴게요.
+
+    고객: 아, 그러면 제가 할 일은 없겠네요?
+
+    상담사: 맞아요! 고객님께서 해주실 일은 모두 완료하셨으니, 이제 저희가 처리할 일만 남았어요. 마음 편히 기다리시면 됩니다.
+
+    고객: 최근 인도네시아 상황이 걱정되는데, 발리와는 거리가 먼가요?
+
+    상담사: 네, 발리와 수마트라 지역은 약 1200킬로미터 정도 떨어져 있어요. 한국에서 태국 가는 거리와 비슷하답니다. 더 정확한 정보는 공지사항으로
+    올리고 있으니 확인해 주시면 좋을 것 같아요.
+
+    고객: 감사합니다. 그럼 즐거운 추석 보내세요!
+
+    상담사: 감사합니다, ▲▲▲ 고객님! 즐거운 추석 되세요. 필요하신 사항 있으면 언제든지 연락 주세요!'
+  - "고객: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 더물리아 숙소 견적 부탁드립니다. 성인 2명과 4세 유아 1명입니다. 공항 픽업 대신 공항\
+    \ 드랍도 가능한가요?\n상담사: 안녕하세요, ▲▲▲ 님. 문의 주셔서 감사합니다. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 4박에 대한 견적 안내 드릴게요.\n\
+    고객: 어떤 객실이 가능한가요?\n상담사: 현재 더물리아에서 가능한 객실은 두 가지입니다. 더 얼 스위트 가든뷰는 4박에 1,443불이고,\
+    \ 더 얼 스위트 비치프론트뷰는 1,710불이에요. 두 객실 모두 4세 자녀는 무료로 부모님과 베드쉐어 가능합니다.\n고객: 더 바론 스위트는\
+    \ 예약이 안 되는 건가요?\n상담사: 네, 맞아요. 더 바론 스위트는 현재 예약이 종료된 상태입니다. 그래서 더 얼 스위트만 예약 가능해요.\n\
+    고객: 객실의 크기나 구조는 어떻게 되나요?\n상담사: 더 바론 스위트는 면적이 105m²이고, 넓은 스위트룸 구조예요. 반면, 더 얼 스위트는\
+    \ 130m²로 침실과 리빙 공간이 분리된 구조입니다.\n고객: 예약할 때 다시 확인해 주시는 건가요?\n상담사: 네, 맞습니다. 예약 시점에\
+    \ 객실 가능 여부를 다시 체크해서 가능한 경우에만 예약 진행할 수 있어요.\n고객: 공항 드랍은 어떻게 진행되나요?\n상담사: 공항 픽업\
+    \ 대신 공항 드랍으로 변경 가능하니, 예약 시에 말씀해 주시면 됩니다.\n고객: 감사합니다. \n상담사: 감사합니다, ▲▲▲ 님. 추가 문의사항\
+    \ 있으면 언제든지 말씀해 주세요. 좋은 하루 되세요!"
+  - '고객: 안녕하세���. 인도네시아 할인항공권 문의 드립니다. ▲▲일에서 한 달 일정으로 가고 싶은데, 가루다항공으로 예약 가능한가요? 성인 5명인데,
+    4명은 한 달 티켓, 1명은 2달 티켓으로요.
+
+    상담사: 안녕하세요. 문의 주셔서 감사합니다. 인천-발리-자카르타-인천 항공권 예약 가능합니다. 다만, 자카르타-인천 구간은 대한항공만 운항하니
+    참고해 주세요.
+
+    고객: 그럼 자카르타-인천 구간은 대한항공으로 예약해야 하나요? 가격은 어떻게 되나요?
+
+    상담사: 맞습니다. 자카르타-인천은 대한항공으로 발권하셔야 해요. 한 달 티켓 기준으로 약 74만 원이고, 두 달 티켓은 유효하지 않아요.
+    세 달 티켓은 약 88만 원 정도입니다. 세금은 별도입니다.
+
+    고객: 인천-자카르타-발리-인천 일정이 더 나은가요?
+
+    상담사: 인천-발리-자카르타-인천 일정도 괜찮습니다. 항공료는 비슷하지만, 국내선 구간 포함하면 더 저렴할 수 있어요. 좌석 상태도 체크해
+    보시는 게 좋습니다.
+
+    고객: 그럼 발리에서 자카르타까지는 어떤 항공편이 있나요?
+
+    상담사: 발리에서 자카르타까지는 여러 시간대의 항공편이 있어요. 가루다항공을 이용하시면 됩니다. 정확한 시간대는 확인해 보셔야 해요.
+
+    고객: 좌석 상황은 어떻게 확인하나요?
+
+    상담사: 좌석 상황은 저희에게 전화 주시면 자세히 안내해 드릴 수 있어요. 전화번호는 ▲▲-▲▲▲-▲▲▲▲입니다.
+
+    고객: 고맙습니다. 알겠습니다!
+
+    상담사: 감사합니다! 좋은 하루 되시길 기원합니다!'
+pipeline_tag: sentence-similarity
+library_name: sentence-transformers
+---
+
+# SentenceTransformer based on google-bert/bert-base-multilingual-cased
+
+This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [google-bert/bert-base-multilingual-cased](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-multilingual-cased). It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+- **Model Type:** Sentence Transformer
+- **Base model:** [google-bert/bert-base-multilingual-cased](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-multilingual-cased) <!-- at revision 3f076fdb1ab68d5b2880cb87a0886f315b8146f8 -->
+- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
+- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
+- **Similarity Function:** Cosine Similarity
+<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
+<!-- - **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': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
+)
+```
+
+## Usage
+
+### Direct Usage (Sentence Transformers)
+
+First install the Sentence Transformers library:
+
+```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("lunara-kim/custom-embedding-slang-model")
+# Run inference
+sentences = [
+    '안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 더물리아 숙소 견적 부탁드립니다. 성인 2명과 4세 유아 1명입니다. 공항 픽업 대신 공항 드랍도 가능한가요?',
+    '고객: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 더물리아 숙소 견적 부탁드립니다. 성인 2명과 4세 유아 1명입니다. 공항 픽업 대신 공항 드랍도 가능한가요?\n상담사: 안녕하세요, ▲▲▲ 님. 문의 주셔서 감사합니다. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 4박에 대한 견적 안내 드릴게요.\n고객: 어떤 객실이 가능한가요?\n상담사: 현재 더물리아에서 가능한 객실은 두 가지입니다. 더 얼 스위트 가든뷰는 4박에 1,443불이고, 더 얼 스위트 비치프론트뷰는 1,710불이에요. 두 객실 모두 4세 자녀는 무료로 부모님과 베드쉐어 가능합니다.\n고객: 더 바론 스위트는 예약이 안 되는 건가요?\n상담사: 네, 맞아요. 더 바론 스위트는 현재 예약이 종료된 상태입니다. 그래서 더 얼 스위트만 예약 가능해요.\n고객: 객실의 크기나 구조는 어떻게 되나요?\n상담사: 더 바론 스위트는 면적이 105m²이고, 넓은 스위트룸 구조예요. 반면, 더 얼 스위트는 130m²로 침실과 리빙 공간이 분리된 구조입니다.\n고객: 예약할 때 다시 확인해 주시는 건가요?\n상담사: 네, 맞습니다. 예약 시점에 객실 가능 여부를 다시 체크해서 가능한 경우에만 예약 진행할 수 있어요.\n고객: 공항 드랍은 어떻게 진행되나요?\n상담사: 공항 픽업 대신 공항 드랍으로 변경 가능하니, 예약 시에 말씀해 주시면 됩니다.\n고객: 감사합니다. \n상담사: 감사합니다, ▲▲▲ 님. 추가 문의사항 있으면 언제든지 말씀해 주세요. 좋은 하루 되세요!',
+    '고객: 안녕하세요. 인도네시아 할인항공권 문의 드립니다. ▲▲일에서 한 달 일정으로 가고 싶은데, 가루다항공으로 예약 가능한가요? 성인 5명인데, 4명은 한 달 티켓, 1명은 2달 티켓으로요.\n상담사: 안녕하세요. 문의 주셔서 감사합니다. 인천-발리-자카르타-인천 항공권 예약 가능합니다. 다만, 자카르타-인천 구간은 대한항공만 운항하니 참고해 주세요.\n고객: 그럼 자카르타-인천 구간은 대한항공으로 예약해야 하나요? 가격은 어떻게 되나요?\n상담사: 맞습니다. 자카르타-인천은 대한항공으로 발권하셔야 해요. 한 달 티켓 기준으로 약 74만 원이고, 두 달 티켓은 유효하지 않아요. 세 달 티켓은 약 88만 원 정도입니다. 세금은 별도입니다.\n고객: 인천-자카르타-발리-인천 일정이 더 나은가요?\n상담사: 인천-발리-자카르타-인천 일정도 괜찮습니다. 항공료는 비슷하지만, 국내선 구간 포함하면 더 저렴할 수 있어요. 좌석 상태도 체크해 보시는 게 좋습니다.\n고객: 그럼 발리에서 자카르타까지는 어떤 항공편이 있나요?\n상담사: 발리에서 자카르타까지는 여러 시간대의 항공편이 있어요. 가루다항공을 이용하시면 됩니다. 정확한 시간대는 확인해 보셔야 해요.\n고객: 좌석 상황은 어떻게 확인하나요?\n상담사: 좌석 상황은 저희에게 전화 주시면 자세히 안내해 드릴 수 있어요. 전화번호는 ▲▲-▲▲▲-▲▲▲▲입니다.\n고객: 고맙습니다. 알겠습니다!\n상담사: 감사합니다! 좋은 하루 되시길 기원합니다!',
+]
+embeddings = model.encode(sentences)
+print(embeddings.shape)
+# [3, 768]
+
+# Get the similarity scores for the embeddings
+similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
+print(similarities.shape)
+# [3, 3]
+```
+
+<!--
+### 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.*
+-->
+
+<!--
+## 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 Datasets
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 4,200 training samples
+* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
+* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
+  |         | sentence_0                                                                         | sentence_1                                                                           |
+  |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                             | string                                                                               |
+  | details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 86.81 tokens</li><li>max: 438 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 475.98 tokens</li><li>max: 512 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence_0                                                                                                                                                                                                                                             | sentence_1                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
+  |:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>안녕하세요? 여행 견적 문의 드립니다. 어른 4명 가족여행이고, 숙소는 2베드룸 또는 1베드룸 2개로 부탁드려요. 호텔과 골프 예약 여부도 확인해 주세요.</code>                                                                                                                                                    | <code>고객: 안녕하세요? 여행 견적 문의 드립니다. 어른 4명 가족여행이고, 숙소는 2베드룸 또는 1베드룸 2개로 부탁드려요. 호텔과 골프 예약 여부도 확인해 주세요.<br>상담사: 안녕하세요~ 여행 일정 알려주셔서 감사합니다. <br>고객: 네, 일정은 ▲월 ▲▲일부터 ▲▲월 ▲일까지입니다. 호텔은 발리 우붓의 카욘 정글리조트 또는 만다파 리츠칼튼, 그리고 켐핀스키와 아야나로 예약하고 싶어요.<br>상담사: ▲/▲▲~▲/▲▲ 발리 우붓의 카욘 정글리조트는 전객실 예약이 마감되었어요. 만다파 리츠칼튼은 Reserve Suite 2객실로 2박에 $3404입니다.<br>고객: 만다파 리츠칼튼으로 예약할게요. 그럼 켐핀스키와 아야나는 어떻게 되나요?<br>상담사: 켐핀스키는 Sriwijaya Two-Bedroom Villa로 2박에 $2128입니다. 아야나는 전객실 예약이 마감되었어요.<br>고객: 아야나는 예약이 안 되면 다른 호텔로 대체할 수 있나요?<br>상담사: 네, 아야나 대신 다른 호텔로 추천드릴 수 있어요. 어떤 스타일의 호텔을 원하시나요?<br>고객: 바다 근처의 리조트면 좋겠어요. 골프 예약도 확인해 주세요.<br>상담사: 골프는 ▲/▲▲ 한다라CC 오전 9시, 1인당 $115입니다. ▲/▲▲ 내셔널CC는 8시 6분, 1인당 $165이고, ▲/▲▲ 뉴꾸따CC는 8시에 1인당 $100입니다.<br>고객: 골프도 모두 예약해 주세요. 예약 진행하려면 어떻게 해야 하나요?<br>상담사: 예약 진행 원하시면 전원 영문&한글 성함, 생년월일, 대표자 핸드폰 번호, 도착 항공편명(3박 이상일 경우)을 이메일로 보내주시면 됩니다.<br>고객: 알겠습니다. 곧 필요한 정보 보내드릴게요. 감사합니다!<br>상담사: 감사합니다!! 좋은 하루 되셔요.</code>    |
+  | <code>안녕하세요. ▲월 항공권은 이미 예약했는데, 위약금 없이 취소 가능한 시점이 ▲월이라고 하더라고요. 회사에서 코로나 사태가 종식될 때까지 동남아 여행 자제를 하라는 지침이 내려와서요. 그래서 ▲월 초에 호텔 예약을 해야 할 것 같은데, 혹시 ▲월 정도에 ▲월 중순 예약하면 늦나요? 아직 리조트는 확실하게 정해진 건 아닌데, 꾸따 쉐라톤 2박, 짐바란(아야나, 포시즌) 또는 누사두아(물리아) 4박 정도 하고 싶어요.</code> | <code>고객: 안녕하세요. ▲월 항공권은 이미 예약했는데, 위약금 없이 취소 가능한 시점이 ▲월이라고 하더라고요. 회사에서 코로나 사태가 종식될 때까지 동남아 여행 자제를 하라는 지침이 내려와서요. 그래서 ▲월 초에 호텔 예약을 해야 할 것 같은데, 혹시 ▲월 정도에 ▲월 중순 예약하면 늦나요? 아직 리조트는 확실하게 정해진 건 아닌데, 꾸따 쉐라톤 2박, 짐바란(아야나, 포시즌) 또는 누사두아(물리아) 4박 정도 하고 싶어요.<br>상담사: 안녕하세요, ▲▲▲님! ▲▲▲▲ 여행사입니다. 올해는 ▲▲월부터 ▲월에 발리 사전예약이 많았어요. ▲월 말부터 코로나19 사태 이후 예약이 조금 줄어들긴 했지만, 여전히 많은 분들이 예약하고 계세요. 인기 있는 호텔은 벌써 ▲~▲월 특정 날짜가 풀부킹된 경우도 있어요.<br>고객: 그럼 ▲월 초에 예약하면 정말 늦을까요?<br>상담사: ▲월 초에 ▲월 중순 출발을 예약하는 게 늦을 수도 있고, 아닐 수도 있어요. 발리에 호텔이 많아서 미리 예약하시는 분들이 80~90% 정도고, 막판에 예약하시는 분들도 10~20% 정도 있거든요.<br>고객: 그럼 제가 원하는 호텔이 없으면 다른 호텔로 가야 할까요?<br>상담사: 만약 정하신 호텔을 꼭 가야 한다면 미리 예약하시는 게 좋고, ▲~▲월에 취소하셔도 괜찮아요. 여름 성수기에는 일반적으로 한 달 전에 취소하면 캔슬피가 없어요.<br>고객: 그렇군요. 그런데 여행사 취소 수수료는 어떻게 되나요?<br>상담사: 저희 여행사에서는 취소 수수료가 3만 원이 있어요. 호텔별로 다르긴 하지만, 이 점도 참고해 주시면 좋겠어요.<br>고객: 알겠습니다. 감사합니다. 좋은 주말 되세요!<br>상담사: 네, ▲▲▲님도 행복한 주말 되세요! 언제든지 궁금한 점 있으면 문의해 주세요.</code> |
+  | <code>안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 예약하고 싶은데, 가능한지 궁금해요.</code>                                                                                                                                                                                               | <code>고객: 안녕하세요. ▲▲월 ▲▲일부터 ▲▲일까지 예약하고 싶은데, 가능한지 궁금해요.<br>상담사: 안녕하세요! 예약하고 싶은 호텔에 대해 말씀해 주시면 확인해 드릴게요.<br>고객: 노보텔 응우라이 에어포트 호텔은 가능한가요?<br>상담사: 아쉽게도 노보텔 호텔은 저희 쪽에서 예약이 불가능해요. 다른 호텔들은 예약 가능하니 확인해 드릴게요.<br>고객: 그럼 더블식스 스미냑과 우붓 파르마 리조트는 어떤가요?<br>상담사: 네, 더블식스 스미냑 디럭스 스위트 오션뷰는 2박에 $485로 예약 가능하고, 우붓 파르마 리조트 프리미어룸은 2박에 $465로 예약할 수 있어요. 이 가격은 25% 할인 적용된 금액이에요.<br>고객: 사마베 발리 허니문 패키지는요?<br>상담사: 사마베 허니문 3박 패키지는 허니문 스위트룸이 $1,425, 원베드룸 풀빌라는 $1,795로 예약 가능해요. 올인클루시브 1일 제공되고, 데브단쇼도 1회 관람할 수 있어요.<br>고객: 예약을 진행하려면 어떤 절차를 따라야 하나요?<br>상담사: 예약 원하시면 두 분의 영문 및 한글 이름, 생년월일, 대표자 이메일 주소와 연락처를 이메일로 보내주시면 돼요.<br>고객: 공항 픽업 예약 시 취소가 가능하다면 언제까지 가능한가요?<br>상담사: 공항 픽업은 무료로 제공되며, 우붓 지역은 $15에 이용할 수 있어요. 항공편 정보도 함께 적어주시면 됩니다.<br>고객: 고맙습니다. 잘 부탁드립니다!<br>상담사: 감사합니다! 예약 진행 후에 필요한 정보 보내주시면 최선을 다해 도와드릴게요. 좋은 하루 되세요!</code>                                                                                                     |
+* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "cos_sim"
+  }
+  ```
+
+#### Unnamed Dataset
+
+
+* Size: 200 training samples
+* Columns: <code>sentence_0</code> and <code>sentence_1</code>
+* Approximate statistics based on the first 200 samples:
+  |         | sentence_0                                                                        | sentence_1                                                                        |
+  |:--------|:----------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------|
+  | type    | string                                                                            | string                                                                            |
+  | details | <ul><li>min: 9 tokens</li><li>mean: 11.15 tokens</li><li>max: 14 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 24 tokens</li><li>mean: 32.0 tokens</li><li>max: 48 tokens</li></ul> |
+* Samples:
+  | sentence_0                  | sentence_1                                                                 |
+  |:----------------------------|:---------------------------------------------------------------------------|
+  | <code>고객: NCF 내야해?</code>   | <code>상담사: NCF는 National Carrier Fee로 국가별 추가요금입니다. 요금표 참고해 주세요.</code>     |
+  | <code>고객: DLY 수수료는?</code>  | <code>상담사: DLY는 지연 수수료입니다. 3시간 이상 지연 시 청구됩니다.</code>                       |
+  | <code>고객: 티켓 리이슈 가능?</code> | <code>상담사: 네, 고객님. 리이슈—즉 항공권 재발행 도와드릴 수 있습니다. 날짜나 시간이 변경되시면 도와드릴게요.</code> |
+* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
+  ```json
+  {
+      "scale": 20.0,
+      "similarity_fct": "cos_sim"
+  }
+  ```
+
+### Training Hyperparameters
+#### Non-Default Hyperparameters
+
+- `per_device_train_batch_size`: 16
+- `per_device_eval_batch_size`: 16
+- `num_train_epochs`: 5
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+#### 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`: 5e-05
+- `weight_decay`: 0.0
+- `adam_beta1`: 0.9
+- `adam_beta2`: 0.999
+- `adam_epsilon`: 1e-08
+- `max_grad_norm`: 1
+- `num_train_epochs`: 5
+- `max_steps`: -1
+- `lr_scheduler_type`: linear
+- `lr_scheduler_kwargs`: {}
+- `warmup_ratio`: 0.0
+- `warmup_steps`: 0
+- `log_level`: passive
+- `log_level_replica`: warning
+- `log_on_each_node`: True
+- `logging_nan_inf_filter`: True
+- `save_safetensors`: True
+- `save_on_each_node`: False
+- `save_only_model`: False
+- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
+- `no_cuda`: False
+- `use_cpu`: False
+- `use_mps_device`: False
+- `seed`: 42
+- `data_seed`: None
+- `jit_mode_eval`: False
+- `use_ipex`: False
+- `bf16`: False
+- `fp16`: False
+- `fp16_opt_level`: O1
+- `half_precision_backend`: auto
+- `bf16_full_eval`: False
+- `fp16_full_eval`: False
+- `tf32`: None
+- `local_rank`: 0
+- `ddp_backend`: None
+- `tpu_num_cores`: None
+- `tpu_metrics_debug`: False
+- `debug`: []
+- `dataloader_drop_last`: False
+- `dataloader_num_workers`: 0
+- `dataloader_prefetch_factor`: None
+- `past_index`: -1
+- `disable_tqdm`: False
+- `remove_unused_columns`: True
+- `label_names`: None
+- `load_best_model_at_end`: False
+- `ignore_data_skip`: False
+- `fsdp`: []
+- `fsdp_min_num_params`: 0
+- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
+- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
+- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
+- `deepspeed`: None
+- `label_smoothing_factor`: 0.0
+- `optim`: adamw_torch
+- `optim_args`: None
+- `adafactor`: False
+- `group_by_length`: False
+- `length_column_name`: length
+- `ddp_find_unused_parameters`: None
+- `ddp_bucket_cap_mb`: None
+- `ddp_broadcast_buffers`: False
+- `dataloader_pin_memory`: True
+- `dataloader_persistent_workers`: False
+- `skip_memory_metrics`: True
+- `use_legacy_prediction_loop`: False
+- `push_to_hub`: False
+- `resume_from_checkpoint`: None
+- `hub_model_id`: None
+- `hub_strategy`: every_save
+- `hub_private_repo`: None
+- `hub_always_push`: False
+- `gradient_checkpointing`: False
+- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
+- `include_inputs_for_metrics`: False
+- `include_for_metrics`: []
+- `eval_do_concat_batches`: True
+- `fp16_backend`: auto
+- `push_to_hub_model_id`: None
+- `push_to_hub_organization`: None
+- `mp_parameters`: 
+- `auto_find_batch_size`: False
+- `full_determinism`: False
+- `torchdynamo`: None
+- `ray_scope`: last
+- `ddp_timeout`: 1800
+- `torch_compile`: False
+- `torch_compile_backend`: None
+- `torch_compile_mode`: None
+- `dispatch_batches`: None
+- `split_batches`: None
+- `include_tokens_per_second`: False
+- `include_num_input_tokens_seen`: False
+- `neftune_noise_alpha`: None
+- `optim_target_modules`: None
+- `batch_eval_metrics`: False
+- `eval_on_start`: False
+- `use_liger_kernel`: False
+- `eval_use_gather_object`: False
+- `average_tokens_across_devices`: False
+- `prompts`: None
+- `batch_sampler`: batch_sampler
+- `multi_dataset_batch_sampler`: round_robin
+
+</details>
+
+### Framework Versions
+- Python: 3.10.12
+- Sentence Transformers: 3.3.1
+- Transformers: 4.48.0
+- PyTorch: 2.7.1+cu126
+- Accelerate: 1.2.1
+- Datasets: 3.2.0
+- Tokenizers: 0.21.2
+
+## 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",
+}
+```
+
+#### MultipleNegativesRankingLoss
+```bibtex
+@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}
+}
+```
+
+<!--
+## 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 +1,31 @@
+{
+  "_name_or_path": "google-bert/bert-base-multilingual-cased",
+  "architectures": [
+    "BertModel"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "directionality": "bidi",
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 768,
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 3072,
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 512,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 12,
+  "pad_token_id": 0,
+  "pooler_fc_size": 768,
+  "pooler_num_attention_heads": 12,
+  "pooler_num_fc_layers": 3,
+  "pooler_size_per_head": 128,
+  "pooler_type": "first_token_transform",
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.48.0",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 119547
+}

config_sentence_transformers.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "__version__": {
+    "sentence_transformers": "3.3.1",
+    "transformers": "4.48.0",
+    "pytorch": "2.7.1+cu126"
+  },
+  "prompts": {},
+  "default_prompt_name": null,
+  "similarity_fn_name": "cosine"
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:5b81e7c75a4c42f5202424453cd9afc605f00bc3aa24236cd1449382d2457246
+size 711436136

modules.json

@@ -0,0 +1,14 @@
+[
+  {
+    "idx": 0,
+    "name": "0",
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
+  },
+  {
+    "idx": 1,
+    "name": "1",
+    "path": "1_Pooling",
+    "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
+  }
+]

sentence_bert_config.json

@@ -0,0 +1,4 @@
+{
+  "max_seq_length": 512,
+  "do_lower_case": false
+}

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,56 @@
+{
+  "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_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "model_max_length": 512,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}