# 安装pipinstall-Usentence-transformers# 导入包并选择预训练模型fromsentence_transformersimportSentenceTransformerasSBertmodel=SBert('roberta-large-nli-stsb-mean-tokens')# 模型大小1.31G# 对句子进行编码sentences1=['The cat sits outside']sentences2=['The dog plays in the garden']embeddings1=model.enc...
另一种方法是将单个句子传递给 BERT,然后对输出标记嵌入进行平均。然而,获得的结果甚至比简单平均 GLoVe 嵌入还要糟糕。 ❝推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。为了缓解这个问题,开发了 SBERT。 ❞ SBERT SBERT 引入了 Siamese 网络概念,这意味着每次两个句子都通过相同的 BERT 模型独立传递。在讨论 SBERT ...
最近需要做一些文本相似的任务,顺着苏神的博客找到了 Sentence-BERT,结合苏神的实现,谈谈自己目前的理解。 苏神的实现有很多值得学习的地方:论文训练过程。论文中为了便于理解,训练过程的图是双塔结构。也就…
Sentence Transformers是一个Python库，支持多种语言的句子或文本嵌入计算，并可用于比较这些嵌入，如用余弦相似度查找具有相似含义的句子。该库基于Pytorch和Transformer架构，提供了大量的预训练模型集合，适用于各种任务，并支持在自定义数据集上进行模型微调。使用Sentence Transformers库，可以快速地对预训练模...
SBERT(Sentence-BERT)通过在BERT的基础上引入Siamese网络(孪生网络),解决了大规模相似性搜索的计算瓶颈。 与BERT不同,SBERT不需要每次都对句子对进行比较,而是先对每个句子生成独立的固定长度向量(如1×768维度),然后再通过简单的数学运算(如余弦相似度)来比较句子间的相似性。
📖 在本文中,我们介绍了Sentence-BERT(SBERT),这是预训练BERT网络的一种修改,它使用孪生网络结构来生成句子嵌入,这些嵌入可以使用余弦相似性进行比较。这将从使用BERT / RoBERTa花费的65小时减少到使用SBERT大约5秒,同时保持与BERT相同的准确性。 ❗️重点: 图二的architecture中可以看到孪生网络的重点,两个句子...
推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。为了缓解这个问题,开发了 SBERT。 SBERT SBERT 引入了 Siamese 网络概念,这意味着每次两个句子都通过相同的 BERT 模型独立传递。在讨论 SBERT 架构之前,让我们先参考一下 Siamese 网络的一个微妙注释: 大多数时候,在科学论文中,暹罗网络架构都是用多个接收如此多输入的模型...
推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。为了缓解这个问题,开发了 SBERT。 SBERT SBERT 引入了 Siamese 网络概念,这意味着每次两个句子都通过相同的 BERT 模型独立传递。在讨论 SBERT 架构之前,让我们先参考一下 Siamese 网络的一个微妙注释: 大多数时候,在科学论文中,暹罗网络架构都是用多个接收如此多输入的模型...
部分方法在半年前已复现过,但最近研究了sentence_transformers库的源码,发现竟然提供了对比学习的损失函数,在此基础上做二次开发,方便了不少,因此重新改了下代码,做了新的实验,使用用的base model均为macbert base。 1. SBERT 论文链接:《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》 ...
推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。为了缓解这个问题,开发了 SBERT。 SBERT SBERT 引入了 Siamese 网络概念,这意味着每次两个句子都通过相同的 BERT 模型独立传递。在讨论 SBERT 架构之前,让我们先参考一下 Siamese 网络的一个微妙注释: 大多数时候,在科学论文中,暹罗网络架构都是用多个接收如此多输入的模型...