反向词典的任务:用户输入一段描述,模型将其编码为向量,与模型内词汇进行余弦相似度计算,返回与用户描述相近的千100个词。 我有两个公开的Bert预训练语言模型,微调用训练集也已经准备好了。需要用训练集微调Bert语言模型,损失值用“余弦损失”。因为计算余弦损失时需要
余弦相似度是一种常用的相似度计算方法,它可以有效地评估两个向量在空间中的方向上的差异,而不受向量的长度影响。 五、 应用场景及优势 Sentence-BERT的嵌入计算在自然语言处理领域有着广泛的应用。例如在问答系统中,可以利用Sentence-BERT来计算问题和答案之间的相似度,从而找到最匹配的答案。在信息检索系统中,也...
bert的各向异性，有一些算法专门弄这个 你知乎搜一下bert各向异性就可以了