大家知道,从SimBERT到SimBERTv2(RoFormer-Sim),我们算是为中文文本相似度任务建立了一个还算不错的基准模型。然而,SimBERT和RoFormer-Sim本质上都只是“弱监督”模型,跟“无监督”类似,我们不能指望纯弱监督的模型能达到完美符合人的认知效果。所以,为了进一步提升RoFormer-Sim的效果,我们尝试了使用开源的一些标注数据来...
1. RoFormer-Sim RoFormer-Sim是SimBERT的升级版。主要的区别: 1. 基础模型换成RoFormer(原来BERT) 2. 相似句句式增加一般句式(SimBERT是疑问句) 3. 随机地将输入句子的部分token替换为[MASK](roformer没有MLM??),增加学习难度 4.将SimBERT的检索效果蒸馏到Roformer-Sim上 ...
nlp数据增强+Roformer-sim(也叫做是SimBERTv2 ) Roformer-sim SimBERTv2 使用 : 用来做数据扩充和数据增强。 代码运行环境 python3.6 AI检测代码解析 tensorflow 1.14 + keras 2.2.5 + bert4keras 0.10.6 1. AI检测代码解析 pip install keras==2.2.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 1. 假...
用开源的人工标注数据来增强RoFormer-Sim - 科学空间|Scientific Spaces http://t.cn/A6fQIe7k 为什么“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”相似度这么高?
attn = sim.softmax(dim=-1) attn = self.attn_dropout(attn) # aggregate values out = einsum(f"b h i j, b h j d -> b h i d", attn, v) return out577 changes: 577 additions & 0 deletions 577 tools/uvr5/bs_roformer/bs_roformer.py Original file line numberDiff line numberDif...
113 + attn = sim.softmax(dim=-1) 114 + attn = self.attn_dropout(attn) 115 + 116 + # aggregate values 117 + 118 + out = einsum(f"b h i j, b h j d -> b h i d", attn, v) 119 + 120 + return out ...
融合检索和生成的RoFormer-Sim模型 ©PaperWeekly 原创 · 作者|苏剑林 单位|追一科技 研究方向|NLP、神经网络 去年我们放出了 SimBERT[1]模型,它算是我们开源的比较成功的模型之一,获得了不少读者的认可。简单来说,SimBERT 是一个融生成和检索于一体的模型,可以用来作为句向量的一个比较高的 baseline,也可以...
大家知道,从 SimBERT[1]到 SimBERTv2(RoFormer-Sim) ,我们算是为中文文本相似度任务建立了一个还算不错的基准模型。然而,SimBERT 和 RoFormer-Sim 本质上都只是“弱监督”模型,跟“无监督”类似,我们不能指望纯弱监督的模型能达到完美符合人的认知效果。所以,为了进一步提升 RoFormer-Sim 的效果,我们尝试了使用开源...
原始的自注意力选择\mathrm{sim}(\mathbf{q}_m,\mathbf{k}_n)=\exp(\mathbf{q}_m^\top\mathbf{k}_n/\sqrt{d})。需要注意的是,原始的自注意力需要计算每对token的查询和键的内积,这具有二次复杂度O(N^{2})。根据[10],线性注意力将等式17重新表述为: \mathrm{Attention}(\boldsymbol{Q},\bold...
其中q_{[2i:2i+1]} 表示q 的2i \backsim 2i+1 维度的值。令 h_i=q_{[2i:2i+1]}k^*_{[2i:2i+1]}, S_j=\textstyle\sum^{j-1}_{i=0}e^{i(m-n)\theta_i} ,则有: \sum^{d/2-1}_{i=0}q_{[2i:2i+1]}k^*_{[2i:2i+1]}e^{i(m-n)\theta_i}= \sum^{...