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- '정부에서 발표한 전망치에 따르면, 2025년의 치매 유병률은 10%가 되는데, 이는 65세 이상 노인들 중 10%가 치매노인이 되고, 그
수가 100만 명을 넘어서게 됨을 의미한다.
이에 정부는 지난 2008년 8월, ‘치매와의 전쟁’을 선포한 직후, 그 후속조치로서 「치매종합관리대책(2008~2014)」(이하 관리대책)을
발표하였다. 그리고 「노인복지법」의 일부 조항에 근거를 두고 시행되던 치매관리사업은 2011년 8월 제정된 「치매관리법」에 규정되기에 이르렀다.
심지어 관리대책이 끝나기도 전인 2012년 7월에 「제2차 국가치매관리종합계획(2013~2015)」(이하 종합계획)이 발표되었다.
이에 2008년 이후부터 시행되어 온 국가 치매관리정책(1차 및 2차 종합대책과 「치매관리법」)의 현황을 살펴보고, 문제점과 개선과제를 제시해
보고자 한다.'
- '2. 안락사와 존엄사의 개념적 혼란
우리나라에서 안락사에 관한 논쟁은 약 30여년간 지속되었으나, 그 개념정의에는 합의점을 찾지 못한채 많은 논란만을 가져 왔다. 최근에는 ‘안락사’
대신 ‘존엄사’라는 용어가 사용되면서 안락사와 존엄사의 개념과 용어의 혼란이 가중되고 있기 때문에 용어의 정의 및 적용대상에 대한 명확한 기준이
요청되고 있다.
일반적으로 안락사는 불치의 질병에 걸려 죽음의 단계에 들어선 환자의 고통을 덜어주기 위하여 그 환자가 죽음을 맞이하도록 해주는 것을 의미한다.
안락사라는 용어는 ‘아름다운 죽음’이라는 뜻을 가진 Enthanatos라는 그리스어에서 유래하는데 영어로는 Euthanasia, 독일어로는
Euthanasie라고 표기한다. 오늘날 안락사는 때때로 도움을 받은 죽음의 모든 형태를 뜻하는 포괄적 용어로도 쓰이지만, 가장 문제가 되는
것은 치명적인 주사를 놓는 것과 같이 다른 사람의 생명을 끊는 직접적인 행동이다. 최근 의학의 놀라운 발달은 수많은 형태의 식물인간을 낳게
되어, ‘무의미한 연명치료의 거부’, ‘인간답게 살려는 욕망’ 등의 요구가 나오게 되었고, 이러한 요구가 안락사와 결부되고 있다.
'
- '한편, 존엄사의 정의도 안락사의 개념에 있어서의 논란과 같이 여전히 의견 대립이 있고, 안락사와 존엄사의 관계에 대하여도 의견이 분분하다.
예컨대, 안락사와 존엄사를 구분하는 견해의 개념정의에 의하면, ‘존엄사’(death with dignity)란 “죽음에 직면한 환자가 품위있게
죽음을 맞도록 하기 위하여 생명유지조치를 중지하는 것”을 말한다.
존엄사는 안락사의 일종이지만 소극적 안락사와 존엄사는 다르다고 보는 입장에서 ‘존엄사’는 “의식회복의 가능성이 없는 식물 인간에 대하여 그에
부착된 생명유지장치를 제거하여 인간으로서의 존엄을 유지하면서 죽음을 맞게 하는 것”이라고 한다. 이러한 정의로부터 논자에 따라서는 ‘존엄사’를
‘소극적 안락사’나 ‘부작위에 의한 안락사’ 또는 ‘광의의 안락사’라고 표현하는 입장도 있는 등 모든 사람들이 합의할 수 있는 ‘안락사’나
‘존엄사’의 명확한 정의 규정은 없다.
'
- source_sentence: EU가 1999년 제정한 동물원 지침은 회원국에게 2002년 4월까지 어떻게 하라고 명시하고 있지
sentences:
- '2) EU
(1) 개요
EU는 1999년 동물원이 야생동물 보존, 동물복지, 대중 교육 및 과학적 연구를 수행하도록 규정한 지침(Directive)을 제정하였다.
총 11장으로 구성된 동 지침은 동물원과 관련한 구체적인 기준을 제시하기 보다는 각 회원국으로 하여금 지침의 목적을 따를 수 있는 기술적 기준들을
작성하고 준수하도록 권고하고 있다.
동 지침은 회원국들로 하여금 2002년 4월까지 국내법으로 지침 내용을 구체화하도록 하고 있었다. 이에 대해 영국은 동물원 관련 별도의 법령에
지침의 내용을 반영한 반면, 독일의 경우 ｢자연환경보전에 관한 법률｣에 지침 내용을 포함시키는 등 각국의 상황별로 다른 방식과 수준으로 지침의
내용이 반영되었다.'
- '라. 지급결제관련 법제
(1) 국내법제
핀란드의 경우 지급시스템을 규율하는 단일 법률을 마련하고 있지는 않다.
다만, 지급수단과 관련하여 어음수표법이 마련되어 있으며 지급시스템과 관련하여서는 계약법에 전적으로 의거하고 있다. 주요 계약당사자는 전문적인
지급지시에 참여하고 있는 은행과 중앙은행이 된다.
한편으로 EU연합 회원국으로서 유럽 자금이체지침과 결제최종성지침에 기초하여 지급결제에 관한 개별법률들을 제정한 바 있다. 즉 전자에 기초하여
1999년 자금이체법을 제정하였으며, 같은 해 후자인 결제최종성지침에 기초하여 증권과 통화 및 결제시스템에 관한 일정한 조건에 관한 법률을
제정한 바 있다. 후자의 제정목적은 결제의 최종성 관련 위험을 감소시키기 위함이다.
(2) 유럽 자금이체지침(EU Credit Transfers Directive)과 결제최종성지침(Settlement Finality Directive)
EU회원국은 유럽 지침에 의하여 지급에 관련한 두가지 법률을 국내법화하여야 한다. 그중의 하나가 1997년 1월 제정된 유럽자금이체지침이고(Directive
97/5/EC of the European Parliament and of th Council of 27 January 1997 on cross-border
credit transfers.) 다른 하나가 결제최종성지침이다(Directive 98/26/EC of the European Parliament
and the Council on Settlement Finality in Payment and Securities Settlement Systems)이
된다. EU는 2000년 9월 전자화페기관의 비즈니스 추구와 건전성감독에 관한 지침(Directive on the baking up, pursuit
of and prudential supervision of the business of electronic money institutions)을
마련한 바 있다. 2002년 4월 27일부터 시행되고 있고, 이 지침은 핀란드에서도 은행법에 반영되어 2003년 2월 15일 발효된 바 있다.'
- '○ 법에 따라 교육부는 지방정부가 준수해야 할 규정 및 지침(regulations and guidance)을 마련하여 제시하고 있음
- 지방정부는 보호종료 청소년들의 거처와 응급상황을 위한 시설 관련 재정계획을 수립하고 실제 적절한 조치를 취해야 할 책임이 있음
- 보호종료 청소년을 위한 다양한 주거공간을 마련하고 지원해야 함
- 지방정부의 아동서비스국과 주택사업국이 서로 협력하여 보호종료 청소년을 위한 적합한 주거방안을 수립해야 함
- 공공임대주택에 대한 정보와 절차를 보호종료 청소년에게 충분히 고지하고, 개인 임대업자에게 주거지를 임대할 경우 보증금 등 자산에 대한 보호책을
마련해야 함'
- source_sentence: 군의 중점 추진과제는 국민안전을 위협하는 요인을 어떻게 대처하려고 해
sentences:
- '이러한 임차전환(리스백) 방식에 대하여 국내 저당권제도가 모기지제도와 다른점, 임차전환 후 하우스푸어인 채무자가 주택을 재매입할 가능성이
없다는 점, 변제자력이 부족한 채무자가 세일앤리스백 또는 트러스트리스백으로 유일한 부동산을 이전하는 것은 사해행위로서 채권자취소권의 대상이
될 수 있는 점, 은행은 보유자산이 저당권이 아닌 수익증서로 변함으로써 그 가치의 하락위험이 있는 점 등이 문제로 지적되고 있다.
따라서 이러한 임차전환 정책은 채무자 갱생보다는 압류매물의 급증을 예방하는데 효과적인 것으로 보인다. 채무자의 채무상환능력을 회복시키기 위해서는
안정적인 저당권을 확보하고 있는 금융기관을 시장적으로 유인하기 보다는 일정부분 저당권의 행사를 규제하는 강제적 유인이 필요하다.'
- '이러한 일반적인 사회복지개념을 군사회복지에 차용한다면, 군사회복지는 군대라는 특수한 조직 내에서 발생하는 각종 문제와 위험을 예방･해결하고,
군인으로서의 삶의 질을 향상하며, 사회기능을 수행하는데 대한 능력을 함양하고 보장하기 위한 제반 제도적 조치라고 정의할 수 있을 것이다. 이에
따라 군사회복지는 사회복지의 전문지식과 실천방법을 활용하여 군대라는 특수한 조직에서 발생하는 문제와 이슈에 대처할 수 있는 방안을 모색하는
것이 될 것이다(국방부, 2009; 조흥식, 2005: 36). 여기에서 군사회복지의 특수성이란 개인으로서의 삶의 질 향상과 함께 국가의 안전을
위한 전투력 향상이 복지의 중요한 목적이 된다는 점이다. 다시 말해 군사회복지란 국민의 안전과 국방을 보장하기 위해 필요한 군 전투력을 향상하고
유지하기 위하여 모든 군인이 삶의 질을 영위할 수 있도록 그들의 욕구나 문제를 해결하기 위하여 사회구성원들이 행하는 공동체적 노력을 의미한다고
할 수 있다(조흥식 외, 2013: 79; 조흥식, 2007: 382-383).'
- 중점 추진과제별로 살펴보면 우선, 경제회복을 위해서는 국내ㆍ외 기업 투자촉진 등 내수활성화 방안, 수출지원 강화 등을 통한 실물경기회복지원
방안, 지방재정 지원 방안, 지역 SOC 투자 강화 등 지역경제 활성화 방안 등을 제시 하였다. 그리고 일자리, 복지, 안전을 위해서는 일자리
확충, 고용구조개선 등 일을 통한 소득·복지 증진과 생애주기·수혜계층별 맞춤형 복지지원 방안을 마련하고 폭력·재해 등 국민안전 위해 요인에
대한 예방투자 확대 및 군의 핵심전력 투자를 강화하기로 하였다.
- source_sentence: 2008년에 하나금융그룹은 어떤 방법을 통해 조직 전체를 매트릭스 구조로 바꿨어
sentences:
- '3. 최근 논의 중인 법률안 현황
국토해양위원회는 2013년 2월 28일 공사중단 건축물의 정비와 관련하여 2012년 11월 2일 신계륜의원이 대표발의한 「공사중단장기방치 건축물의
정비 등에 관한 특별조치법안」을 수정하여 심의ㆍ의결하였다.
동 법률안은 공사중단 건축물에 대한 법적 정의를 신설하고, 정비기금을 마련하는 내용을 포함하고 있다. 또한 공사중단 건축물에 대한 실태조사
및 정비계획 수립 등을 규정하고 있고, 법률 공포 후 1년이 경과한 날부터 시행하도록 규정하였다.'
- '나.시사점
□ 프랑스도 해외점포를 은행그룹 전체의 일부로 취급하기 때문에 해외부문 전체에 대한 거시적 접근이 가능하며,지역별 영업부문별 책임자와의 대화를
통해 감독의 효율성을 제고
○ 거시적으로 접근해야 개별점포의 특수성을 감안할 수 있으며, 중요한 점포와 중요하지 않은 점포에 차이를 둘 수 있음.
□ 프랑스의 경우 감독당국도 매트릭스 형태로 글로벌은행들을 검사하는데,우리나라도 중장기적으로는 매트릭스 형태로의 전환을 준비할 필요
○ 국내은행 중에서 매트릭스 형태로 운영되는 곳은 아직 하나금융과 외국계은행들뿐이지만 향후 매트릭스 방식으로 전환될 것에 대비해 감독당국도
준비할 필요'
- '실제로 많은 금융지주회사들은 매트릭스체제로 전환하려는 노력을 기울였다. 하나금융은 2008년 부문별 ‘비즈니스 유닛’을 도입하여 전면적인
매트릭스 조직으로 전환한 바 있다. 신한금융, 우리금융, KB금융은 기업금융과 자산관리 부분만을 약한 형태로 결합시켰다. 그러나 국내 금융회사의
조직관행상 영업조직은 자회사 보고라인에 고착되어 영업부문별 보고라인은 업무지휘의 중복과 지배구조 갈등만을 초래하는 결과를 낳았다.
이는 국내 금융규제가 전업주의를 원칙으로 하기 때문에 업권 별 규제내용이 다르다는 점과 회사 밖 조직간 수평적 교류에 익숙하지 않은 조직문화에
기인하는 것으로 판단된다.'
- source_sentence: 은행에 방점을 두는 금융지주회사는 어떤 방식으로 고유한 지배구조를 구축할 필요가 있어
sentences:
- '(2) 금융지주회사의 역할과 한계 설정
금융지주회사에 전업주의를 완화하는 것은 국내시장에서의 업권 간 이익의 보호, 비금융지주회사와의 형평성 등의 문제를 야기할 수 있다.
따라서 해외의 지배구조제도를 그대로 수용하기보다는 국내 금융지주회사에 맞는 고유한 지배구조를 고안하는 것이 시급하다.
바젤은행감독위원회는 은행 이사회가 고유의 지배구조 책임을 져야 함을 강조하였다. 이는 은행 이사회 경영권한과 지주회사의 지배권의 범위를 분별하라는
것으로서 은행 비중이 높은 국내 금융지주회사에는 변형된 책임과 한계가 설정되는 것이 필요하다.'
- '나. 남북 적십자 회담에서의 합의 사항
□ 남북적십자 회담의 합의 경과
○ 상기 두건의 합의를 비롯하여 남북 이산가족 문제와 관련한 합의의 근간을 이루는 내용이 있으며, 그 내용을 5개항으로 정리할 수 있음
○ 제1차 남북적십자 본 회담을 통해 합의한 5개항 합의로서 이의 이행이 매우 중요하다 할 것임
- 남북은 1972.6.16. 제20차 적십자 예비회담에서 이산가족 문제 해결을 위한 방안을 5개항으로 정리하여 적십자본회담 의제(「의제 5개항」)로
합의한 후, 제1차 적십자본회담(1972.8.29~9.2)에서 이를 확인‧채택한 바 있음'
- '지주회사를 인정하기 위하여 지배관계의 형성 외에 다른 요소가 추가될 필요가 있는지에 관하여 논의의 여지가 있다. 전술한 것처럼 지주회사는
자회사 지배를 통하여 다양한 경제적 목적을 이루기 위해 활용된다. 지주회사의 기능적 이해를 위해 이에 대한 고려는 필요할 것이다. 나아가 지배관계
이면에 있는 특정한 목적에 따라서 제한적인 이해도 가능할 것이다. 예를 들어 다수의 기업을 단일한 지배관계로 결합시키는 것과 같은 경제력집중의
관점에서 지주회사를 이해할 수도 있을 것이다. 그러나 다양한 경제적 목적이 동시에 추구될 수 있고, 경우에 따라서 사전에 명확히 이를 인식하기
어려울 수 있다는 점에서 특정한 목적에 한정하여 지주회사를 이해하는 것이 가능하지는 의문이다. 또한 지주회사가 수행하는 업무의 범위를 자회사
지배로 한정하여 이해할 수도 있을 것이다. 이러한 이해는 후술하는 순수지주회사와 사업지주회사의 구분과도 관련된다. 그러나 자회사 지배의 업무만을
수행하는 순수한 지주회사만을 지주회사로 파악하는 것은 많은 지주회사가 자회사 지배 외에 고유한 사업을 영위하고 있다는 점에서 지나치게 제한적이며,
지주회사의 기능과 경제에 미치는 영향 등의 측면에서 고유한 사업의 영위 여부가 의미를 갖는 것으로 보기는 어렵다는 점에서 정책적으로도 타당성이
뒷받침되지는 않는다. 한편 지주회사는 자회사 지배를 위하여 많은 자본을 필요로 하므로 다양한 자금조달 방식에 의존하게 되며, 전형적으로 지주회사를
주식회사의 형태로 하여 소액 자본을 모집하는 방식이 이용될 수 있다. 이러한 점에 착안하여 지주회사를 지분을 증권화 하여 발행하는 형태의 회사로
한정하여 이해할 수도 있을 것이다. 그러나 지주회사의 자금 조달이 지주회사 체제를 유지함에 있어서 핵심적인 업무임은 분명하지만, 특정한 자금
조달 방식에 한정하여 지주회사를 이해하여야 할 근거를 찾기는 어렵다는 점에서 이를 지주회사의 요건의 하나로 받아들이기에는 한계가 있다.
이상의 논의에 비추어 지주회사는 주식 취득에 의한 지배관계의 형성에 초점을 맞추어 이해될 필요가 있으며, 특히 경제력집중의 억제를 위한 지주회사
규제의 관점에서는 지분 보유를 통하여 하나 또는 그 이상의 기업에 대한 지배관계를 형성하고 있는 회사로 정의하는 것이 타당하다. 이 외에 경제
현실에서 나타나는 지주회사의 특징적 양상들은 구체적인 규제 내용을 정하는 과정에서 고려하는 것으로 충분할 것이다.'
datasets:
- nlpai-lab/ko-triplet-v1.0
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# SentenceTransformer based on Alibaba-NLP/gte-multilingual-base
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) on the [nlpai-lab/ko-triplet-v1.0](https://huggingface.co/datasets/nlpai-lab/ko-triplet-v1.0) dataset. 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:** [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) <!-- at revision ca1791e0bcc104f6db161f27de1340241b13c5a4 -->
- **Maximum Sequence Length:** 8192 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- [nlpai-lab/ko-triplet-v1.0](https://huggingface.co/datasets/nlpai-lab/ko-triplet-v1.0)
- **Language:** ko
<!-- - **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': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: NewModel
(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:
```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("whybe-choi/gte-ko-triplet-v0.9")
# Run inference
sentences = [
'은행에 방점을 두는 금융지주회사는 어떤 방식으로 고유한 지배구조를 구축할 필요가 있어',
'(2) 금융지주회사의 역할과 한계 설정\n금융지주회사에 전업주의를 완화하는 것은 국내시장에서의 업권 간 이익의 보호, 비금융지주회사와의 형평성 등의 문제를 야기할 수 있다.\n따라서 해외의 지배구조제도를 그대로 수용하기보다는 국내 금융지주회사에 맞는 고유한 지배구조를 고안하는 것이 시급하다.\n바젤은행감독위원회는 은행 이사회가 고유의 지배구조 책임을 져야 함을 강조하였다. 이는 은행 이사회 경영권한과 지주회사의 지배권의 범위를 분별하라는 것으로서 은행 비중이 높은 국내 금융지주회사에는 변형된 책임과 한계가 설정되는 것이 필요하다.',
'지주회사를 인정하기 위하여 지배관계의 형성 외에 다른 요소가 추가될 필요가 있는지에 관하여 논의의 여지가 있다. 전술한 것처럼 지주회사는 자회사 지배를 통하여 다양한 경제적 목적을 이루기 위해 활용된다. 지주회사의 기능적 이해를 위해 이에 대한 고려는 필요할 것이다. 나아가 지배관계 이면에 있는 특정한 목적에 따라서 제한적인 이해도 가능할 것이다. 예를 들어 다수의 기업을 단일한 지배관계로 결합시키는 것과 같은 경제력집중의 관점에서 지주회사를 이해할 수도 있을 것이다. 그러나 다양한 경제적 목적이 동시에 추구될 수 있고, 경우에 따라서 사전에 명확히 이를 인식하기 어려울 수 있다는 점에서 특정한 목적에 한정하여 지주회사를 이해하는 것이 가능하지는 의문이다. 또한 지주회사가 수행하는 업무의 범위를 자회사 지배로 한정하여 이해할 수도 있을 것이다. 이러한 이해는 후술하는 순수지주회사와 사업지주회사의 구분과도 관련된다. 그러나 자회사 지배의 업무만을 수행하는 순수한 지주회사만을 지주회사로 파악하는 것은 많은 지주회사가 자회사 지배 외에 고유한 사업을 영위하고 있다는 점에서 지나치게 제한적이며, 지주회사의 기능과 경제에 미치는 영향 등의 측면에서 고유한 사업의 영위 여부가 의미를 갖는 것으로 보기는 어렵다는 점에서 정책적으로도 타당성이 뒷받침되지는 않는다. 한편 지주회사는 자회사 지배를 위하여 많은 자본을 필요로 하므로 다양한 자금조달 방식에 의존하게 되며, 전형적으로 지주회사를 주식회사의 형태로 하여 소액 자본을 모집하는 방식이 이용될 수 있다. 이러한 점에 착안하여 지주회사를 지분을 증권화 하여 발행하는 형태의 회사로 한정하여 이해할 수도 있을 것이다. 그러나 지주회사의 자금 조달이 지주회사 체제를 유지함에 있어서 핵심적인 업무임은 분명하지만, 특정한 자금 조달 방식에 한정하여 지주회사를 이해하여야 할 근거를 찾기는 어렵다는 점에서 이를 지주회사의 요건의 하나로 받아들이기에는 한계가 있다.\n이상의 논의에 비추어 지주회사는 주식 취득에 의한 지배관계의 형성에 초점을 맞추어 이해될 필요가 있으며, 특히 경제력집중의 억제를 위한 지주회사 규제의 관점에서는 지분 보유를 통하여 하나 또는 그 이상의 기업에 대한 지배관계를 형성하고 있는 회사로 정의하는 것이 타당하다. 이 외에 경제 현실에서 나타나는 지주회사의 특징적 양상들은 구체적인 규제 내용을 정하는 과정에서 고려하는 것으로 충분할 것이다.',
]
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 Dataset
#### nlpai-lab/ko-triplet-v1.0
* Dataset: [nlpai-lab/ko-triplet-v1.0](https://huggingface.co/datasets/nlpai-lab/ko-triplet-v1.0) at [1f5d72d](https://huggingface.co/datasets/nlpai-lab/ko-triplet-v1.0/tree/1f5d72d21ae8309b5221a588b13930b423385bff)
* Size: 744,862 training samples
* Columns: <code>query</code>, <code>document</code>, and <code>hard_negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | query | document | hard_negative |
|:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 12 tokens</li><li>mean: 24.34 tokens</li><li>max: 41 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 102 tokens</li><li>mean: 270.23 tokens</li><li>max: 1010 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 46 tokens</li><li>mean: 350.11 tokens</li><li>max: 1055 tokens</li></ul> |
* Samples:
| query | document | hard_negative |
|:---------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>헌법과 법원조직법은 어떤 방식을 통해 기본권 보장 등의 다양한 법적 모색을 가능하게 했어</code> | <code>4. 시사점과 개선방향<br>앞서 살펴본 바와 같이 우리 헌법과 ｢법원조직 법｣은 대법원 구성을 다양화하여 기본권 보장과 민주주의 확립에 있어 다각적인 법적 모색을 가능하게 하는 것을 근본 규범으로 하고 있다.<br>더욱이 합의체로서의 대법원 원리를 채택하고 있는 것 역시 그 구성의 다양성을 요청하는 것으로 해석된다. 이와 같은 관점에서 볼 때 현직 법원장급 고위법관을 중심으로 대법원을 구성하는 관행은 개선할 필요가 있는 것으로 보인다.</code> | <code>□ 연방헌법재판소는 2001년 1월 24일 5:3의 다수견해로 「법원조직법」 제169조 제2문이 헌법에 합치된다는 판결을 내렸음<br>○ 5인의 다수 재판관은 소송관계인의 인격권 보호, 공정한 절차의 보장과 방해받지 않는 법과 진실 발견 등을 근거로 하여 텔레비전 촬영에 대한 절대적인 금지를 헌법에 합치하는 것으로 보았음<br>○ 그러나 나머지 3인의 재판관은 행정법원의 소송절차는 특별한 인격권 보호의 이익도 없으며, 텔레비전 공개주의로 인해 법과 진실 발견의 과정이 언제나 위태롭게 되는 것은 아니라면서 반대의견을 제시함<br>○ 왜냐하면 행정법원의 소송절차에서는 소송당사자가 개인적으로 직접 심리에 참석하기보다는 변호사가 참석하는 경우가 많으며, 심리대상도 사실문제가 아닌 법률문제가 대부분이기 때문이라는 것임<br>□ 한편, 연방헌법재판소는 「연방헌법재판소법」(Bundesverfassungsgerichtsgesetz: BVerfGG) 제17a조에 따라 제한적이나마 재판에 대한 방송을 허용하고 있음<br>○ 「연방헌법재판소법」 제17조에서 「법원조직법」 제14절 내지 제16절의 규정을 준용하도록 하고 있지만, 녹음이나 촬영을 통한 재판공개와 관련하여서는 「법원조직법」과 다른 내용을 규정하고 있음</code> |
| <code>맡을 일을 하다가 위법 행위를 발견한 공무원은 어떻게 대처해야 해</code> | <code>2. 공무원 직무 관련 범죄 발생시<br>공무원의 신고ㆍ고발 제도<br>(1) 법률<br>｢형사소송법｣ 제234조 제2항은 ‘공무원은 직무를 행함에 있어 범죄가 있다고 사료된 때에는 고발하여야 한다’고 규정하여 공무원의 직무상 고발을 의무사항으로 정하고 있다.<br>또한 ｢부패방지 및 국민권익위원회의 설치와 운영에 관한 법률｣ 제56조는 ‘공직자는 그 직무를 행함에 있어 다른 공직자가 부패행위를 강요 또는 제의받은 경우에는 지체없이 이를 수사기관ㆍ감사원 또는 국민권익위원회에 신고하여야 한다’고 규정하여 공직자의 부패행위 신고의무에 대해 정하고 있다.</code> | <code>1990년대에 들어서면서 미국에서는 형사법의 영역에서 기업에 의한 컴플라이언스 프로그램(compliance program)의 실시가 중요한 의미를 가지게 되었다. 그 계기가 된 것이 연방양형위원회(United States Sentencing Commission)의 「연방양형지침매뉴얼(Federal Sentencing Guidelines Manual」인데, 그것에 따르면 기업과 같은 조직의 위법행위에 대해서는 종래와는 비교가 안 될 정도로 고액의 벌금형이 부과되는 한편, 컴플라이언스 프로그램이 적정하게 실시되고 있는 경우에는 그 벌금액이 필요적으로 감경된다. 그와 같이 「연방양형지침매뉴얼(Federal Sentencing Guidelines Manual」이 벌금액을 산정하는 데에 있어서 컴플라이언스 프로그램의 실시 여부를 고려한 것은 무엇보다도 기업과 같은 조직에게 범죄의 예방과 발견 및 보고를 위한 내부의 기관을 확보하는 것에 관한 동기를 부여하기 위한 것이었으며, 그것을 통해 이른바 선량한 법인격을 창출하기 위한 것이었다고 할 수 있다. 「연방양형지침매뉴얼(Federal Sentencing Guidelines Manual」에 따르면, 컴플라이언스 프로그램은 범죄행위의 효과적인 예방 및 발견을 위해 합리적으로 계획되고 실시되는 프로그램으로 정의되며, 벌금액이 감경되기 위해서 필요한 컴플라이언스 프로그램의 내용으로서 다음과 같은 점이 요구되고 있다 범죄의 발생가능성을 감소시킬수 있는 규칙 내지 절차를 정하고 있을 것, 기업과 같은 조직의 상급구성원 중의 특정인이 그 규칙 내지 절차의 운용을 감독하는 포괄적인 책임을 부담하고 있을 것, 위법행위의 성향이 인정된 자에게는 실질적인 재량권이 부여되지 않도록 적절한 주의가 행해질 것, 그 규칙 내지 절차의 내용이 직원 등에게 효과적으로 전달되기 위해 절절한 수단이 강구되어 있을 것, 그 규칙 내지 절차의 효과를 확보하기 위한 합리적 수단이 강구되어 있을 것 그리고 범죄가 발견된 후 그 재발의 방지를 위해 필요한 조치가 강구될 것 등이다. 「연방양형지침매뉴얼(Federal Sentencing Guidelines Manual」은 또한, 컴플라이언스 프로그램의 구체적인 내용을 결정하는 데에 있어서 다음과 같은 점이 충분히 고려될 것을 요구하고 있다. 첫째로, 기업과 같은 조직의 규모다. 위법행위의 방지 또는 발견을 위한 프로그램은 조직의 규모에 따라 달라진다. 조직의 규모가 클수록 프로그램의 형식적인 측면이 중시되는데, 그와 같은 조직은 일반적으로 직원 등에 의해서 준수되어야 할 규칙 내지 절차를 규정하는 명문의 매뉴얼을 작성할 것이 요구된다. 둘째로, 사업의 내용이다. 기업이 행하는 사업의 성질에 비추어 일정한 유형의 범죄가 발생할 가능성 내지 위험성이 상당히 높은 때에는 그와 같은 유형의 범죄를 예방하고 발견을 위한 적절한 수단이 강구되어야 한다. 예컨대, 유해물질에 관한 사업을 행하는 기업의 경우에는 그 적절한 취급의 확보를 도모하는 규칙 내지 절차를 정해야 하고, 기업이 상품가격의 결정권한을 가지는 판매원을 채용할 때에는 가격담합 등과 같은 행위의 방지 및 발견을 도모하는 규칙 내지 절차를 정해야 한다. 셋째로, 과거의 위법행위에 관한 경험이다. 기업이 과거에 위법행위를 한 사실은 예방조치가 강구되어야 할 범죄의 유형을 지시해줄 수 있다. 가령 과거에 행해진 범죄의 유형과 같은 범죄가 발생한 때에는 기업이 그와 같은 유형의 범죄를 방지하기 위해서 요구되는 모든 조치를 강구했는지가 중요하다. 그밖에도 「연방양형지침매뉴얼(Federal Sentencing Guidelines Manual」은 기업에 대한 특유의 형사제재로서 컴플라이언스 프로그램의 실시를 준수사항으로 하는 보호관찰을 도입하고 있다. 즉, 법원은 장래의 범죄를 예방하기 위해서 필요한 때에는 외부전문가의 의견 및 판결전조사의 결과에 기초해서 컴플라이언스 프로그램의 실시 및 그 상황의 정기적인 보고를 기업에게 명할 수 있다</code> |
| <code>호주 퀸즈랜드의 공직자는 다른 공직자의 부정한 행위를 발견하면 어떻게 해야 해</code> | <code>(2) 호주<br>호주 퀸즈랜드는 내부고발자 보호법(Whistle blowers protection Act, 1994)을 통하여 공무원이 공공영역에 영향을 미치는 불법, 과실, 부당한 행위 등에 대하여 제보 또는 신고하도록 규정하고 있다.<br>본 법은 공무원이 타 공무원의 불법행위, 부패행위를 관련 기관에 제보하도록 한다는 점에서 우리나라의 ｢부패방지 및 국민권익위원회의 설치와 운영에 관한 법률｣상 공무원의 신고의무와 유사한 측면이 있다.<br>호주 내부고발자 보호법의 특이점으로는 공직비리 제보자 보호가 매우 강화되어 있다는 것인데, 예를 들어 보복 위험을 제거하기 위하여 인사위원회에 타 기관 등으로 인사이동을 청구할 수 있는 권리까지 보장하고 있는 점은 주목할 만하다.</code> | <code>(4) 배우자 금품수수 처벌조항 마련 여부<br>청탁금지법은 배우자를 통한 공직자등의 우회적인 금품수수를 방지하기 위하여 공직자등의 신고의무와 미신고 시 제재조항을 두고 있다(제22조제1항제2호). 공직자등의 배우자가 직무와 관련하여 금품을 수수하는 경우는 공직자등의 수수 의사에 따라 두가지로 나눌 수 있다. 즉, 하나는 공직자등이 수수의사가 있어 배우자로 하여금 직무와 관련한 금품을 우회적으로 수수하게 하는 것이고, 다른 하나는 공직자등은 수수의사가 없었는데 배우자가 공직자등의 직무와 관련하여 금품을 수수하는 것이다. 두 경우 모두 금품을 수수한 배우자를 직접 처벌하는 것이 부패방지에 효과적이라는 의견이 있다. 전자의 경우 배우자의 수수행위는 공직자등의 수수행위와 동일시할 수 있고, 배우자를 처벌하면 공직자등은 우회적으로 배우자를 통한 금품수수를 하지 않을 것이 기대될 수 있다. 그리고 후자의 경우는 배우자가 그 배우자인 공직자등의 지위를 남용하여 공직자등의 수수의사가 없었는데도 금품을 수수한 것으로 그 행위자를 직접 처벌하는 것이 자기책임의 원칙에 부합할 수 있다는 것이다.</code> |
* Loss: [<code>CachedGISTEmbedLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#cachedgistembedloss) with these parameters:
```json
{'guide': SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, '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()
), 'temperature': 0.01}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `per_device_train_batch_size`: 16
- `learning_rate`: 1e-05
- `num_train_epochs`: 1.0
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
- `ddp_find_unused_parameters`: False
- `gradient_checkpointing`: 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`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 1e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1.0
- `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`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: True
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: False
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: True
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>
| Epoch | Step | Training Loss |
|:------:|:-----:|:-------------:|
| 0.0002 | 10 | 1.0108 |
| 0.0004 | 20 | 0.7913 |
| 0.0006 | 30 | 0.8741 |
| 0.0009 | 40 | 0.5707 |
| 0.0011 | 50 | 0.8662 |
| 0.0013 | 60 | 1.4275 |
| 0.0015 | 70 | 1.2185 |
| 0.0017 | 80 | 0.7991 |
| 0.0019 | 90 | 1.0497 |
| 0.0021 | 100 | 0.8348 |
| 0.0024 | 110 | 1.0577 |
| 0.0026 | 120 | 1.0041 |
| 0.0028 | 130 | 1.2421 |
| 0.0030 | 140 | 1.1547 |
| 0.0032 | 150 | 1.114 |
| 0.0034 | 160 | 1.1362 |
| 0.0037 | 170 | 0.9728 |
| 0.0039 | 180 | 0.6413 |
| 0.0041 | 190 | 0.6676 |
| 0.0043 | 200 | 0.5914 |
| 0.0045 | 210 | 1.1317 |
| 0.0047 | 220 | 0.6574 |
| 0.0049 | 230 | 0.9563 |
| 0.0052 | 240 | 1.3 |
| 0.0054 | 250 | 1.1939 |
| 0.0056 | 260 | 0.6559 |
| 0.0058 | 270 | 1.1934 |
| 0.0060 | 280 | 0.6745 |
| 0.0062 | 290 | 0.7087 |
| 0.0064 | 300 | 0.8342 |
| 0.0067 | 310 | 0.4088 |
| 0.0069 | 320 | 0.4061 |
| 0.0071 | 330 | 0.5512 |
| 0.0073 | 340 | 0.4914 |
| 0.0075 | 350 | 0.5279 |
| 0.0077 | 360 | 0.439 |
| 0.0079 | 370 | 0.4902 |
| 0.0082 | 380 | 0.5759 |
| 0.0084 | 390 | 0.5503 |
| 0.0086 | 400 | 0.7744 |
| 0.0088 | 410 | 0.3673 |
| 0.0090 | 420 | 0.3419 |
| 0.0092 | 430 | 0.4783 |
| 0.0095 | 440 | 0.6733 |
| 0.0097 | 450 | 0.3258 |
| 0.0099 | 460 | 0.5145 |
| 0.0101 | 470 | 0.675 |
| 0.0103 | 480 | 0.5022 |
| 0.0105 | 490 | 0.4575 |
| 0.0107 | 500 | 0.6136 |
| 0.0110 | 510 | 0.3154 |
| 0.0112 | 520 | 0.7457 |
| 0.0114 | 530 | 0.5037 |
| 0.0116 | 540 | 0.3297 |
| 0.0118 | 550 | 0.3292 |
| 0.0120 | 560 | 0.2649 |
| 0.0122 | 570 | 0.0698 |
| 0.0125 | 580 | 0.1469 |
| 0.0127 | 590 | 0.0854 |
| 0.0129 | 600 | 0.0898 |
| 0.0131 | 610 | 0.0969 |
| 0.0133 | 620 | 0.1235 |
| 0.0135 | 630 | 0.1519 |
| 0.0137 | 640 | 0.1031 |
| 0.0140 | 650 | 0.2102 |
| 0.0142 | 660 | 0.1441 |
| 0.0144 | 670 | 0.0661 |
| 0.0146 | 680 | 0.086 |
| 0.0148 | 690 | 0.2321 |
| 0.0150 | 700 | 0.4649 |
| 0.0153 | 710 | 0.3609 |
| 0.0155 | 720 | 0.2397 |
| 0.0157 | 730 | 0.1247 |
| 0.0159 | 740 | 0.1574 |
| 0.0161 | 750 | 0.1325 |
| 0.0163 | 760 | 0.1979 |
| 0.0165 | 770 | 0.1456 |
| 0.0168 | 780 | 0.1083 |
| 0.0170 | 790 | 0.0925 |
| 0.0172 | 800 | 0.1748 |
| 0.0174 | 810 | 0.1071 |
| 0.0176 | 820 | 0.0818 |
| 0.0178 | 830 | 0.1354 |
| 0.0180 | 840 | 0.1462 |
| 0.0183 | 850 | 0.0933 |
| 0.0185 | 860 | 0.1365 |
| 0.0187 | 870 | 0.1547 |
| 0.0189 | 880 | 0.2271 |
| 0.0191 | 890 | 0.1247 |
| 0.0193 | 900 | 0.1838 |
| 0.0195 | 910 | 0.2066 |
| 0.0198 | 920 | 0.0663 |
| 0.0200 | 930 | 0.0906 |
| 0.0202 | 940 | 0.075 |
| 0.0204 | 950 | 0.0657 |
| 0.0206 | 960 | 0.0174 |
| 0.0208 | 970 | 0.1014 |
| 0.0211 | 980 | 0.0696 |
| 0.0213 | 990 | 0.1813 |
| 0.0215 | 1000 | 0.0248 |
| 0.0217 | 1010 | 0.0834 |
| 0.0219 | 1020 | 0.1715 |
| 0.0221 | 1030 | 0.1415 |
| 0.0223 | 1040 | 0.0294 |
| 0.0226 | 1050 | 0.1145 |
| 0.0228 | 1060 | 0.1595 |
| 0.0230 | 1070 | 0.1186 |
| 0.0232 | 1080 | 0.0368 |
| 0.0234 | 1090 | 0.0915 |
| 0.0236 | 1100 | 0.0115 |
| 0.0238 | 1110 | 0.0215 |
| 0.0241 | 1120 | 0.0634 |
| 0.0243 | 1130 | 0.0868 |
| 0.0245 | 1140 | 0.0287 |
| 0.0247 | 1150 | 0.0404 |
| 0.0249 | 1160 | 0.1387 |
| 0.0251 | 1170 | 0.1287 |
| 0.0253 | 1180 | 0.0483 |
| 0.0256 | 1190 | 0.1345 |
| 0.0258 | 1200 | 0.2557 |
| 0.0260 | 1210 | 0.037 |
| 0.0262 | 1220 | 0.5182 |
| 0.0264 | 1230 | 0.4895 |
| 0.0266 | 1240 | 0.2503 |
| 0.0269 | 1250 | 0.2681 |
| 0.0271 | 1260 | 0.2121 |
| 0.0273 | 1270 | 0.2342 |
| 0.0275 | 1280 | 0.247 |
| 0.0277 | 1290 | 0.2875 |
| 0.0279 | 1300 | 0.2332 |
| 0.0281 | 1310 | 0.5856 |
| 0.0284 | 1320 | 0.4131 |
| 0.0286 | 1330 | 0.4711 |
| 0.0288 | 1340 | 0.6166 |
| 0.0290 | 1350 | 0.2635 |
| 0.0292 | 1360 | 0.5714 |
| 0.0294 | 1370 | 0.4111 |
| 0.0296 | 1380 | 0.4663 |
| 0.0299 | 1390 | 0.5307 |
| 0.0301 | 1400 | 0.4089 |
| 0.0303 | 1410 | 0.1604 |
| 0.0305 | 1420 | 0.3419 |
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| 0.0309 | 1440 | 0.4689 |
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## 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",
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publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```
<!--
## Glossary
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## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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