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...
在进行特征提取时,白化可以帮助消除数据的相关性和冗余性,从而提取出更加有效的特征。 三、BERT-Whitening项目实战 1、加载相关package与Bert模型 #本项目基于pytorchfrom transformers import BertTokenizer , BertModelimport torchimport datetimeimport timeimport ...
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。
BERT-whitening This is the Pytorch implementation of"Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval". BERT-whitening is very practical in text semantic search, in which the whitening operation not only improves the performance ofunsupervised semantic vector matching, but also...
其他 PyTorch版:https://github.com/autoliuweijie/BERT-whitening-pytorch 交流 QQ交流群:808623966,微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn Packages No packages published
在我们的实验中，我们遵循无监督的SimCSE（Gao等人，2021）的设置，并基于他们的PyTorch实现建立我们的模型...
直接的输出是没办法用的。比如句间关系和相似度，可以用BERT flow / BERT whitening之类的办法。
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得到的。具体来说,BERT模型的输出是一个包含多个隐藏层的序列,每个隐藏层都包含了输入序列的丰富语义信息。为了得到一个固定长度的向量表示,可以...
今天向大家介绍一篇来自于 CMU 和字节跳动合作,发表在 EMNLP2020 的 paper, 详尽地分析了从预训练模型得到 sentence embedding 的常规方式的缺陷和最佳打开方式,是一篇非常实用、轻松帮助大家用BERT刷分的文章。论文质量蛮高,分析和发现很有趣,通读之后感觉收获多多。
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...