我们将整个转换工作流程称为 Whitening-k,其详细算法实现如算法 1 所示。 2.4. 复杂度(Complexity Analysis) 论文表述: 在大规模语料库的计算效率之间,可以递归地计算平均值μ和协方差矩阵Λ。更具体地说,上述算法 3.2 所需要的只是整个句子向量 \{x_{i}\}_{i=1}^{N} 的均值向量 \mu\in R^{d} 和协...
现在大家都比较熟知的就是:BERT-Whitening和SimCSE; 之前梳理了一下BERT-Whitening的理论和代码,分享给大家,希望有帮助; 文章大体脉络如下: BERT-Whitening 公式推导+注解 PCA和SVD简单梳理 协方差矩阵的几何意义 对BERT-Whitening 代码的简单梳理 1. BERT-Whitening 解读 BERT的输出向量在计算无监督相似度的时候效果很...
Whitening:这是一种通过对特征矩阵进行线性变换来降低特征维度的技术。通过使用正则化方法和一些统计学上的技巧,Whitening能够保留特征之间的个性信息,同时去除特征之间的相关性,达到简化特征空间的目的。在BERT-Whitening方法中,我们首先使用BERT模型对文本进行特征提取,得到每个文本的表示向量。然后,我们利用Whitening技术对这...
BERT-whitening:这是一种改进的BERT模型,通过应用白化变换来提高模型性能。 Zero-Shot Learning:这是BERT模型的一大优势,即无需对测试数据进行任何形式的标注,即可实现出色的分类性能。三、如何用Java搭建BERT-whitening模型 获取必要的库和工具:首先,你需要获取BERT和相关库的Java实现。Hugging Face的Transformers库是一...
在《你可能不需要 BERT-flow:一个线性变换媲美 BERT-flow》中,笔者提出了 BERT-whitening,验证了一个线性变换就能媲美当时的 SOTA 方法 BERT-flow。此外,BERT-whitening 还可以对句向量进行降维,带来更低的内存占用和更快的检索速度。然而,在 《无监督语义相似度哪家强?我们做了个比较全面的评测》 中我们也发现,...
https://github.com/bojone/BERT-whitening 既然是要做一个向量的转换,那有没有简单一点的方法,直接校正句向量?BERT-whitening 提出通过一个白化的操作直接校正局向量的协方差矩阵,简单粗暴,也达到了与 BERT-flow 差不多的效果。 方法很简单,思路也很直接,就是将现存的 BERT 向量空间分布记,其中均值为,协方差,...
本文主要介绍BERT-Whitening,主要参考文献是苏神苏剑林的文章、代码(见参考文献)。 一、Bert词向量的局限性与解决 源于在做文本相似度分析时遇到了一个问题:使用Bert句向量进行余弦相似度计算时结果不尽人意。采用Bert句向量的原因无非是因为通过预训练模型能得到...
代码：https://github.com/bojone/BERT-whitening 核心思路 出发点：在句向量维度，通过一个白化的操作...
这是“美化的Pytorch实施。 BERT增白在文本语义搜索中非常实用,其中增白操作不仅提高了无监督语义矢量匹配的性能,而且减小了矢量维,有利于减少内存使用量,提高矢量搜索引擎的检索效率,例如,FAISS。 这种方法最早是由苏建林在他的博客中提出的 。 重现实验结果 准备 下载数据集: $ cd data/ $ ./download_datasets...
文本表达进击：从BERT-flow到BERT-whitening、SimCSE ⽂本表达进击：从BERT-flow到BERT-whitening、SimCSE BERT 预训练模型问世以来，改变了很多 NLP 任务的习惯。很多 NLP 任务都会直接在 BERT 的基础上做⼀个 fine-tune，构建⼀个 baseline 模型，既快捷也使⽤，但 BERT 在做⽂本表达任务时也有⼀些明显...