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差是一个共识了,具体原因这里不多说,去看我之前这个文章; 然后一个改进措施就是想要把BERT的输出向量变成高斯分布,也就是让输出向量满足...
BERT-Whitening 论文全称:《Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval》 项目代码:https://github.com/bojone/BERT-whitening 解决各向异性有BERT-flow、BERT-Whitening等方法。其中BERT-Whitening尤为简单,目标就是对语料数据求特征值分解,然后把当前坐标系变换到标准正交基。 特征值分解...
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...
⽂本表达进击：从BERT-flow到BERT-whitening、SimCSE 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...
BERT-Whitening Java模型搭建 在自然语言处理领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种强大的预训练模型,它在许多NLP任务中都取得了卓越的性能。然而,由于BERT本身的复杂性和庞大的模型大小,将其应用于实际场景中的计算和推理成本往往较高。为了解决这个问题,我们可以使用BERT-Whitening来压缩...
BERT-whitening Java模型搭建一、引言BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种基于Transformer的预训练模型,可用于各种自然语言处理任务。然而,BERT模型通常需要大量的计算资源和数据来训练,这可能限制了其在某些场景下的应用。为了解决这个问题,研究者们提出了一种新的模型——BERT-whitening。
本文主要介绍BERT-Whitening,主要参考文献是苏神苏剑林的文章、代码(见参考文献)。 一、Bert词向量的局限性与解决 源于在做文本相似度分析时遇到了一个问题:使用Bert句向量进行余弦相似度计算时结果不尽人意。采用Bert句向量的原因无非是因为通过预训练模型能得到...
作者通过引入白化操作（Whitening Transformation），探索了提升句子表示各向同性与维数降低的策略，从而显著改善语义相似度计算、存储成本与检索效率。白化操作是传统机器学习中用于处理数据分布问题的技术，本文将其应用于BERT的句子表示，以解决存在的各向异性问题，从而优化相似度计算。在句子向量的计算中，仅对...
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 准备 下载数据集: $ cd data/ $ ./...
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 ...