词的余弦相似度与BERT模型是自然语言处理(NLP)中常用的两种文本相似度计算方法。下面是对它们的详细解释: 1. 词的余弦相似度: - 概念:词的余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来衡量...
对于生成文本中的每个词嵌入,计算其与参考文本中所有词嵌入的余弦相似度。 选择相似度最高的匹配,这样可以找到生成文本与参考文本之间的最佳匹配对。 匹配得分计算: 计算匹配对的相似度得分,分别计算生成文本中的每个词到参考文本中的匹配对,以及参考文本中的每个词到生成文本中的匹配对。 计算这些匹配对的平均相似度...
similarity = calc_similarity(s1, s2) print(f"相似度:{similarity:.4f}") 在这个示例中,我们首先加载了BERT模型和分词器,并定义了一个计算相似度的函数calc_similarity()。该函数接受两个句子作为输入,使用BERT模型将它们转换为向量表示,并计算它们之间的余弦相似度。最后,我们使用两个句子进行测试,并将结果输出...
反向词典的任务:用户输入一段描述,模型将其编码为向量,与模型内词汇进行余弦相似度计算,返回与用户描述相近的千100个词。 我有两个公开的Bert预训练语言模型,微调用训练集也已经准备好了。需要用训练集微调Bert语言模型,损失值用“余弦损失”。因为计算余弦损失时需要
BERTScore 是一种基于 BERT(双向编码器表示器转换器)语言模型的相似度度量。它将问题和回答编码为 BERT 向量,然后计算两个向量的余弦相似度。与传统的基于重叠词语的相似度度量不同,BERTScore 能够捕获语义相似性,即使两个句子不包含相同的词语。 安装BERTScore ...
上篇文章中我们直接加载哈工大的预训练模型得到了句子表示,但是在计算余弦相似度时发现效果一般。因此,本文来针对句子相似问题进行微调。 主要想法是将句子相似看成一个分类问题,结果就是:相似(1)/不相似(0)。 本文一步一步介绍如何微调这个分类问题,并对我们上篇文章中的句子进行测试。
循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、词汇表征 1...
做一个Bert开源模型的微调,微调数据都已准备好,需要得到代码实现上的帮助。 微调的模型最终将实现:用户输入一段描述,模型将其编码成向量,然后与模型中的每一个词进行余弦相似度对比,并返回。 若对这个项目感兴趣,我希望你有相对充分的时间。
这里我们使用余弦相似度来衡量两个句子之间的相关性: def cosine_similarity(vec1, vec2): return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)) sentences = ['我喜欢读书', '读书使人进步', '他正在读书'] # 示例句子列表 embeddings = embeddings.squeeze(0) # 获取...
上篇文章中我们直接加载哈工大的预训练模型得到了句子表示,但是在计算余弦相似度时发现效果一般。因此,本文来针对句子相似问题进行微调。 主要想法是将句子相似看成一个分类问题,结果就是:相似(1)/不相似(0)。 本文一步一步介绍如何微调这个分类问题,并对我们上篇文章中的句子进行测试。