K-BERT可以直接加载市面上公开的已预训练好的BERT类模型,无需自行再次预训练,为使用者节省了计算资源。 三、模型结构 K-BERT模型主要包括四部分:知识层(Knowledge layer)、嵌入层(Embedding layer)、可见层(Seeing layer)和 Mask-Transformer编码层(Mask-Transformer Encoder) 其模型结构如图: 图1 K-BERT的模型结构...
本文所解读的K-BERT模型正是通过将知识图谱中的三元组转换为文本序列实现了结构的统一,在此基础上使用预训练语言模型编码文本和知识。 具体而言,K-BERT首先将图谱中的三元组视为单向的文本序列,通过对齐输入序列中的相同的实体名作为桥梁,实现文本序列和三元组序列之间的链接,形成如下图所示的句子树结构: 尽管这种方...
此外,K-GPT在智能风控、智能投研等领域都展现出强大的应用潜力和优势。通过利用K-GPT强大的检索能力和分析能力,风险管理人员能够快速准确地获取规章制度、产品知识以及合规政策等相关信息,有助于更全面了解风险情况、评估风险水平、并制定相应的应对策略。对于投研人员而言,K-GPT能够快速提供市场数据、财务报表等信息,...
K-BERT 的嵌入表示是三个部分的总和:token embedding, position embedding, and segment embedding,但不同之处在于 K-BERT 嵌入层的输入是一个句子树,而不是一个标记序列。 ** 3.2.1 Token embedding** token embedding与 BERT 一致,本文采用 Google BERT 提供的词汇表。 如图2 所示的示例,句子树重新排列为“...
K-BERT论文解读 一、前言 这篇文章将bert同knowledge graph(KG) 结合在一起。一解决了Heterogeneous embedding space问题(KG的实体向量与word embedding 不连续的问题。)解决了knowledge Noise知识噪音. 北大的团队一直有做KG的,上次在EMNLP中看到的一个本科生还是硕士?就是做了一个KG局部更新方法,使得KG能够更快速...
AMiner论文推荐:论文名称:Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks论文链接:O网页链接概述:由于BERT的结构不合适做语义相似度研究比较以及聚类这样的无监督任务。作者提出Sentence-BERT(SBERT)用孪生网络(或者Triplet网络,可以理解孪生网络的进阶版)得到句子向量的语义,进而可以通过求cosine比较句子嵌入...
新智元报道来源:微软研究院 AI 头条【新智元导读】BERT 自从在 arXiv 上发表以来获得了很大的成功和关注,打开了 NLP 中 2-Stage 的潘多拉魔盒,随后涌现了一大批类似于 “BERT” 的预训练模型。本文通过8篇论文梳理了BERT相关论文,并分析了BERT在各种任务中的效用。
科技文献的参考书目是科技文献中所有关键信息的集合。科技文献的聚类技术包括特征提取和聚类分析。在本文中,基于传统的句子嵌入模型,提出了一种将 improved k-means和 Sentence-BERT相结合的方法用来提升聚类的性能。 2 steps of short text clustering: feature extraction & cluster analysis ...