He**en 上传24.01 MB 文件格式 zip Python BERT增白 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 ...
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,whitening操作并...
Bert-Whitening 把STS-B训练集输入BERT,用第一层和最后一层的输出求平均得到句子的embeddings,然后计算得到u和变换矩阵W保存下来。 预测时先得到句子的embedding,再用保存好的u和W做变换,还实验了降维为512和256的版本,效果如下: BERT-Whitening论文里提到降维到原来的1/3效果是最好的。因为特征值小的方向,噪声成...
BERT without whitening $ python3 ./eval_without_whitening.py Results: ModelSTS-12STS-13STS-14STS-15STS-16SICK-RSTS-B BERTbase-cls0.30620.26380.27650.36050.51800.42420.2029 BERTbase-first_last_avg0.57850.61960.62500.70960.69790.63750.5904 BERTlarge-cls0.32400.26210.26290.35540.44390.43430.2675 ...
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。 下载 ...
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...
关于WhiteningBERT原创性的疑问和沟通 苏剑林 数学、python、数据挖掘、天文 原文链接: 在文章《你可能不需要BERT-flow:一个线性变换媲美BERT-flow》中,笔者受到BERT-flow的启发,提出了一种名为BERT-whitening的替代方案,它比BERT-flow… 阅读全文 赞同 439 ...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer模型的预训练语言表示模型,它在自然语言处理领域取得了巨大的成功。BERT池化输出指的是将BERT模型的输出进行池化操作,得到一个固定长度的向量表示。 与BERT序列输出的第一个向量不同,BERT池化输出是通过对BERT模型的所有隐藏层进行池化操作...
BERT和RoBERTa在文本语义相似度(Semantic Textual Similarity)等句子对的回归任务上,已经达到了SOTA的结果。但是,它们都需要把两个句子同时送入网络,这样会导致巨大的计算开销:从10000个句子中找出最相似的句子对,大概需要5000万(C210000=49,995,000)个推理计算,在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义...
3.《Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval》 本人有幸与苏神合作,参与到BERT-whitening相关工作中,提出了参考PCA降维的思路并进行了验证,下文将介绍本人使用BERT-whitening在多个语义相似度匹配数据集上的效果,以及在Quora Duplicate Questions Dataset数据集上做相似检索的效果和效率...