同样,使用之后在LCQMC数据集上相关性达到了0.6774,远高于未使用时的0.0833。 概括 在文本相似度搜索匹配的任务中,相比直接使用BERT的输出向量,BERT Whitening是一种非常好的方法。 4.2 训练集和测试集使用差异 对比 通过观察3.2.1的实验结果,当语言模型是RoBERTa base时,以及测试数据集为 STS-B时,STS-B为训练集...
一个是苏剑林的Keras版本:https://github.com/bojone/BERT-whitening 一个是Pytorch版本:https://github.com/autoliuweijie/BERT-whitening-pytorch 我看了一遍Pytorch版本,主要的细节点我罗列在下面; 首先就是下载数据和下载一些英文预训练模型。 之后就是跑代码,分为三种方向: 第一种就是不使用白化的方式,直接在...
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技术对这些向量进行降维处理,以便在减少计算复杂度的同时,尽可能地保留原始特征...
Bert-flow模型(2020)的提出解决了BERT词向量的各向异性问题,苏剑林(2020)提出直接对Bert的embedding向量做白化也能达到一样好的效果,也就是Bert-Whitening算法。看完算法的源代码,我认为主要分以下两步:1、利用大数据计算白化矩阵(主要是计算参数kernel、bias);...
Whitening:这是一种用于数据预处理的技巧,可以理解为“漂白”或“正则化”。 Java:我们将使用Java语言来实现我们的模型搭建。 Transformers:这是BERT模型的基础,一种可以同时处理输入序列中的所有元素并产生上下文感知表示的深度学习架构。 Pre-training:在BERT中,我们使用大量无标签数据进行预训练,以学习语言的表示。
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的缺点。 既然有缺点,那这么卷的深度学习领域肯定会有解决方法。于是 BERT-flow、BERT-whitening 及 SimCSE 就来了。
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...
BERT-Whitening：@苏剑林最新博客中提出的白化模型。Roberta-Whitening：同上 由于语言模型以词为单位处理...
前不久的BERT-flow通过normalizing flow将向量分布映射到规整的高斯分布上，更近一点的BERT-whitening对...
使用 eng: BERT-whitening在常见英文数据集上的测试; chn: BERT-whitening在常见中文数据集上的测试; demo.py: 早期的简单Demo。 测试环境:tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.10.5,如果在其他环境组合下报错,请根据错误信息自行调整代码。