首先是与Bert-flow进行对比: 可以看到,简单的BERT-whitening确实能取得跟BERT-flow媲美的结果。除了STS-B之外,笔者的同事在中文业务数据内做了类似的比较,结果都表明BERT-flow带来的提升跟BERT-whitening是相近的,这表明,flow模型的引入可能没那么必要了,因为flow模型的层并非常见的层,它需要专门的实现,并且训练起来也...
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...
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的信息。具体实现步骤如下: 准备数据:选取训练数据集,使用BERT模型进行特征提取,得到每个文本的表示向量。 计算协方差矩阵:根据得...
如果原来的句向量模型本就是有监督训练得到的,用 BERT-whitening 仅仅是奔着降维去的,那么就可以用验证集来精调一下和了,这种场景下就是无争议的了。 文章小结 本文通过引入两个超参数的方式来赋予 BERT-whitening 一定的调参空间,使其具备“不逊色于变换前的效果”的可能性,并且保留了降维的能力。换言之,即便...
bert-whitening原理简单 复杂度低 也能达到不错的效果 所有很多人会选择使用bert-whitening。本质上就是...
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...
Normalization意为规范化、标准化、归一化。白化 (Whitening)操作，是将各向异性的特征(每一列是一个特征...
可以看到,简单的BERT-whitening确实能取得跟BERT-flow媲美的结果。除了STS-B之外,笔者的同事在中文业务数据内做了类似的比较,结果都表明BERT-flow带来的提升跟BERT-whitening是相近的,这表明,flow模型的引入可能没那么必要了,因为flow模型的层并非常见的层,它需要专门的实现,并且训练起来也有一定的工作量,而BERT-whiten...
否则,如果它是反义的,需要将原始语句embedding变换为各向同性,然后再使用cos(x,y)计算余弦相似性。whitening 的目标很明确:将句子向量平均值转换为0,将协方差矩阵转换为单位矩阵。协方差矩阵∑是正定对称矩阵,所以通过正定对称矩阵的奇异值分解来实现。 句子embedding的原始协方差矩阵可以通过利用变换转换为单位矩阵。
否则,如果它是反义的,需要将原始语句embedding变换为各向同性,然后再使用cos(x,y)计算余弦相似性。whitening 的目标很明确:将句子向量平均值转换为0,将协方差矩阵转换为单位矩阵。协方差矩阵∑是正定对称矩阵,所以通过正定对称矩阵的奇异值分解来实现。 句子embedding的原始协方差矩阵可以通过利用变换转换为单位矩阵。