run_similarity.py中输出的两个句子的相似度,是一个浮点值的相似度,可以输出查看相似度的值。 if__name__=='__main__':sim=BertSim()ifcf.do_train:sim.set_mode(tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)sim.train()sim.set_mode(tf.estimator.ModeKeys.EVAL)sim.eval()ifcf.do_predict:sim.set_mode(tf.estimato...
read_csv('text_similarity_data.csv') # 划分数据集为训练集和测试集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=42) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义BERT分词器和分类器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_...
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity 让我们计算第0句的余弦相似度: cosine_similarity( [sentence_embeddings[0]], sentence_embeddings[1:] ) array([[0.33088642, 0.7218851 , 0.55473834]], dtype=float32) 这些相似之处可以解释为: IndexSentenceSimilarity 复杂-Transformer和PyTorch 在进入第...
add code for chinese text similarity 5年前 bert_tsim 修改readme 6年前 data "1、移动训练数据位置。2、文本相似度用回归模型建模。3、在线预测以及加载pb格式模型" 6年前 .gitignore Initial BERT release 6年前 CONTRIBUTING.md Initial BERT release ...
Similarity:对于相似度问题,由于模型是单向的,但相似度与顺序无关。所以需要将两个句子顺序颠倒后两次输入的结果相加来做最后的推测 Multiple Choice:对于问答问题,则是将上下文、问题放在一起与答案分隔开,然后进行预测 GitHub链接:https://github.com/openai/finetune-transformer-lm ...
Similarity:对于相似度问题,由于模型是单向的,但相似度与顺序无关。所以需要将两个句子顺序颠倒后两次输入的结果相加来做最后的推测 Multiple Choice:对于问答问题,则是将上下文、问题放在一起与答案分隔开,然后进行预测 GitHub链接:https://github.com/openai/finetune-transformer-lm ...
fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity 1. AI检测代码解析 让我们计算第0句的余弦相似度: 1. AI检测代码解析 cosine_similarity( [sentence_embeddings[0]], sentence_embeddings[1:] ) 1. 2. 3. 4. AI检测代码解析 array([[0.33088642,0.7218851,0.55473834]],dtype=float32) ...
BertSimilarity 基于Google的BERT模型来进行语义相似度计算。代码基于tensorflow 1。 1. 基本原理 简单来说就是将需要计算的相似的两个句子先拼接在一起,然后通过Bert模型获取获取整体的编码信息,接着通过全连接层将维,输出相似和不相似的概率。 1.1 模型结构 ...
BertSimilarity 基于Google的BERT模型来进行语义相似度计算。代码基于tensorflow 1。 1. 基本原理 简单来说就是将需要计算的相似的两个句子先拼接在一起,然后通过Bert模型获取获取整体的编码信息,接着通过全连接层将维,输出相似和不相似的概率。 1.1 模型结构 ...
(2)余弦相似度(Cosine Similarity) 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上。 (3)曼哈顿距离(Manhattan Distance) 向量各坐标的绝对值做差后求和:d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|。