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• source_sentence: 韩国地籍公社相关人士表示："经过长期阵痛终于能推进地籍再调查工作感到高兴"，还说了什么？ sentences:

  • 2018平昌冬奥会开幕前，"公敌"是超过零下10度的严寒。临近开幕时寒冷稍有缓和，但因强风持续，从大会第2天起比赛接连延期或取消。

    奥组委和国际滑雪联合会(FIS)11日上午11点宣布，原定在旌善高山滑雪场举行的男子速降比赛因强风延期。FIS表示："预计强风将持续一整天，故推迟赛程。"组委会决定将延期赛事调整至15日上午11点举行，原定该时段男子超级大回转比赛顺延至16日上午11点。

    当天下午1点30分的单板滑雪女子坡面障碍技巧预选赛经多次推迟后取消。组委会决定不进行预赛，27名选手直接参加次日决赛决出名次。

    赛前就有强风将影响比赛的预测。旌善、龙坪高山滑雪场和凤凰雪上竞技场的赛道顶部海拔超过900米。组委会气象组长林章浩表示："高山滑雪顶部若遇强风，运送运动员的缆车难以运行"，"单板滑雪和自由式滑雪在突发阵风时运动员易受伤"。

    鉴于风力影响，组委会制定了包含强风在内的5种紧急气象应对方案。当天赛事取消即按预案执行。林组长表示："12-13日风力减弱，14日将再现强风，但预计15日起再次平息"，"即使后续赛事因强风延期，也将力争在冬奥闭幕前完成所有比赛"。不过赛程变动后，参赛选手和教练团队如何调整状态备赛将面临严峻挑战。

  • 针对地籍图纸与实际边界不符的"地籍不吻合地块"将开展重新调查。国土海洋部上月30日宣布，将对地籍图纸与实地边界不一致的地块推进至2030年完成地籍再调查。同日，金基贤议员代表提案的《地籍再调查特别法》在国会常任委员会通过。这类地块常引发边界纠纷和民怨，目前约占全国地块总数的15%（554万块）。其中大量地块因无法进行地籍测量，导致产权转移或建筑行为等财产权行使受限，亟待调整。

    追溯历史，1995年制定《地籍再调查事业推进基本计划》，次年《地籍再调查特别法》立法预告因部门反对搁浅。2000年重启基本计划，2006年提交《土地调查特别法案》仍未通过。地籍不吻合问题源于百年前落后技术制作的纸质地籍持续使用，纸张伸缩、边界线粗细及人为误差等因素所致。另因登记簿分土地/林地两套系统，图纸也存在7种比例尺注册问题。例如狎鸥亭洞某地块（280㎡，单价1000万韩元/㎡）若1:1200比例尺图纸出现0.8mm误差，实际面积差达27㎡，地价差额约2.7亿韩元。朝鲜战争导致全国106.1万块地籍簿损毁，约80%测量基准点丢失也是成因之一。据土地公法学会2005年估算，因地籍不吻合引发的边界纠纷年诉讼费用约3800亿韩元，另边界确认测量年支出900亿韩元。

    政府计划投入8410亿韩元，2020年前完成280万块、剩余274万块于2030年前整顿完毕。国土部官员期待："整顿后将减少边界纠纷降低社会成本，个人财产权行使也更便利。"但舆论指出局限在于非全面再调查而是分阶段推进，后续仍会不断出现不吻合地块需反复调整。尤其边界调整涉及利益尖锐冲突，推进难度大。专家建议全面再调查一次性解决更高效。韩国地籍公社相关人士坦言："虽欣慰能启动再调查"，"原希望全面推行但因预算等问题只能分阶段实施，实属遗憾"。 model-index:

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• BAAI/bge-m3

SentenceTransformer模型

这是一个基于sentence-transformers框架、在train_set数据集上训练的模型。该模型能将句子和段落映射到1024维稠密向量空间，可用于语义文本相似度计算、语义搜索、复述挖掘、文本分类、聚类等任务。

模型详情

• 针对中英文之外其他语言的学习不足，需额外训练优化其他语言使用效果
• 本模型额外在韩语数据集上进行了训练

模型描述

• 模型类型: 句子转换器 基于Transformer编码器架构
• 最大序列长度: 8192个token
• 输出维度: 1024维向量
• 相似度计算方式: 余弦相似度

模型来源

• 文档: Sentence Transformers文档
• 代码库: GitHub上的Sentence Transformers
• Hugging Face模型库: Hugging Face上的Sentence Transformers

完整模型架构

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()
)

使用方式

直接使用（Sentence Transformers库）

首先安装Sentence Transformers库：

pip install -U sentence-transformers

然后加载模型并进行推理：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 从🤗 Hub下载
model = SentenceTransformer("dragonkue/bge-m3-ko")
# 运行推理
sentences = [
    '无劳动能力的孕妇属于哪类补助对象？',
    '明年起低收入家庭未满1岁儿童的医疗负担将进一步降低！\n医疗补助制度概要\n□ (目的) 为无生活维持能力或生活困难的国民提供疾病、伤害、分娩等情况的医疗服务\n□ (对象) 国民基础生活保障受助者、其他法律规定的受助者等\n\n| 分类 | 国民基础生活保障法规定的受助者 | 其他法律规定的受助者 |\n| --- | --- | --- |\n| 1类 | ○ 由无劳动能力者组成的家庭（18岁以下/65岁以上/4级以下残疾人/孕妇等） | ○ 灾民（灾害救助法）○ 烈士及烈士遗属○ 国内收养的18岁以下儿童○ 国家有功者及其家属○ 国家非物质文化遗产保有者及家属○ 脱北者及其家属○ 5·18民主化运动相关人士及遗属○ 露宿者※ 流浪患者（医疗补助法施行令） |\n| 2类 | ○ 含劳动能力者的受助家庭 | - |\n',
    '当天下午1点30分的单板滑雪女子坡面障碍技巧预选赛经多次推迟后取消。组委会决定不进行预赛，27名选手直接参加次日决赛决