在使用了BERT Whitening之后,文本相似度算法的准确性会有一个较高的提升。 4.3 SimBERT 效果 对比 通过对比3.2.2和3.2.3的实验结果,在使用BERT Whitening(使用SimBERT)之后,在STS-B数据集上相关性达到0.7130,与未使用时的0.7175基本一致。同样,在使用BERT Whitening(使用SimBERT)之后,LCQMC数据集上相关性达到了...
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);...
5.2 BERT Whitening (0.7184, '你好不好') (0.6971, '你还好吗') (0.625, '你好不好呢') (0.5925, '你') (0.5012, '你过的好吗') (0.4645, '你怎么样') (0.0406, '我不开心') (-0.02, '我吃了一个苹果')5.3 Sentence BERT 5.3.1 Sentence BERT（without Whitening...
2022年7月10更新:增加金融中文FAQ示例,天池新闻分类top1案例,增加EarlyStop,CRF中自带转bool类型 2022年6月29更新:增加ner的实验,测试crf不同初始化的效果,bert-whitening中文实验 2022年6月13更新:增加seq2seq+前缀树,增加SimCSE/ESimCSE/PromptBert等无监督语义相似度的中文实验 2022年6月05更新:增加PromptBert、...
2.2. 白化（Whitening Transformation）标准正太分布 假设一个句子的向量为\{x_{i}\}_{i=1}^{N}...
Bert原生的输出维度为768,复杂度略高,最新的研究表明,借助Bert-whitening思路,可以在少量精度损失的情况下,使用降维技术获得更精简的句向量表达。基本的思路是,对所要编码的句子文本,首先编码成bert句向量,然后使用PCA进行降维,获取转换权重,然后把这权重嫁接到原始Bert的输出层上,这样我们就能直接获取简化后的Bert输出...
精华 等待回答 切换为时间排序 暂无话题描述 管理 讨论 精华 等待回答 切换为时间排序 NLP 常规任务用 bert 类模型几行代码就能解决,那 NLP 岗主要存在的价值是什么? 刘聪NLP 大模型话题下的优秀答主 BERT虽然很强,但是也不是万能的。 1、简单任务,可以直接一个bert解决,但是还有很多复杂任务,比...
代码链接:bert_whitening 模型:kernel 和 biais 向量:句子向量 3. 实验复现(中文数据集) 3.1 不使用 BERT Whitening 直接应用BERT base的输出向量,然后计算文本相似度和相关性。 3.2 使用 BERT Whitening 3.2.1 RoBERT 使用的语言模型为RoBERTa base版本。
6、Bert-whitening 去除特征间的相关性和让所有特征具有相同的均值和方差。7、SimCSE和ESimCSE 通过对比...
首先介绍了业务使用背景，主要用SimBERT的相似文本生成和相似文本检索能力；然后详细介绍了SimBERT的原理，...