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...
FieldSchema(name="text", dtype=DataType.VARCHAR, max_length=500), FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768) # 维度与 BERT 输出一致 ] schema = CollectionSchema(fields, description="Text similarity search with BERT") collection_name = "bert_demo" # 创建集合(类似数据...
fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity 1. 让我们计算第0句的余弦相似度: 1. cosine_similarity( [sentence_embeddings[0]], sentence_embeddings[1:] ) 1. 2. 3. 4. array([[0.33088642,0.7218851,0.55473834]],dtype=float32) 这些相似之处可以解释为: ...
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 7年前 CONTRIBUTING.md Initial BERT release ...
) text = text.lower() text = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', text) return textquery_text = preprocess_text()query_encoding = get_bert_embeddings(query_text, preprocessor, encoder)df_yt['similarity_score'] = df_yt['encodings'].apply(lambda x: metrics.pairwise.cosine_similarity...
STS-B:语义文本相似度基准(Semantic Textual Similarity Benchmark,STS-B),是从新闻标题和其他来源里提取的句子对的集合((Cer et al., 2017)。它们用1到5的分数进行注释,表示两个句子在语义上的相似程度。 MRPC:微软研究院释义语料库(Microsoft Research Paraphrase Corpus,MRPC),由在线新闻源中自动提取的句子对...
README Initial commit Jul 31, 2019 main.py Initial commit Jul 31, 2019 run_text_simi.py Initial commit Jul 31, 2019 train_dev_test.py Initial commit Jul 31, 2019 Repository files navigation README # Introduction 本仓库探索在 Bert 之上两个文本的相似度计算。 #dataset #实验设置 #results ...
return cosine_similarity([vec1, vec2])[0][1] def bert_vec(text): # text = "但是你不喜欢我魍魉" marked_text = "[CLS] " + text + " [SEP]" print (marked_text) tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text) #使用这个分词器进行分词 print (tokenized_text) indexed_tokens = tokenize...