实验结果显示,SBERT生成的句子向量似乎能够很好捕获情感信息,在MR、CR、SST上都有较大的提升;BERT在之前的STS数据集上表现比较差,但是在SentEval上却有了不错的效果表现,这是因为STS数据集上利用余弦相似度衡量句子向量,余弦相似度对于向量的每一个维度都是同等的,然而SentEval是利用逻辑回归分类器来评测,这样某些维度...
而SBert与dssm思想上比较类似,都是通过独立的子模块进行高维信息抽取,通过各文本特征向量的余弦距离,来表征文本语义相似度。 Bert(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其变种在NLP中大杀四方,不多介绍了。sbert结构图如下。 SBERT模型结构图 semantic feature(上图的U、V)在实际生产上非常有意义,...
Sentence-bert通过特定训练目标优化相似度计算。其训练数据来源广泛涵盖多种领域文本。模型计算相似度时会将句子映射到向量空间。向量间的距离度量是计算相似度的关键。常用余弦相似度来衡量两个向量的相似程度。在情感分析中能借助它找相似情感语句。Sentence-bert模型训练过程有其独特要点。合适的超参数设置对计算结果影响...
Sentence-BERT是什么? Sentence-BERT如何工作? Sentence-BERT有哪些主要特点? 简述 BERT和RoBERTa在文本语义相似度(Semantic Textual Similarity)等句子对的回归任务上,已经达到了SOTA的结果。但是,它们都需要把两个句子同时送入网络,这样会导致巨大的计算开销:从10000个句子中找出最相似的句子对,大概需要5000万(C210000...
Sentence-BERT是一种基于BERT的预训练模型,它通过微调来适应句子级别的任务。与BERT不同的是,Sentence-BERT使用了一个连体BERT网络来处理输入的句子,从而得到一个全局的句子嵌入表示。这个全局嵌入表示不仅包含了词级别的信息,还包括了整个句子的语义信息。 二、关键技术 连体BERT网络 Sentence-BERT的核心是连体BERT网络...
Sentence-BERT(SBERT) 的作者对预训练的 BERT 进行修改:使用 Siamese and Triplet Network(孪生网络和三胞胎网络)生成具有语义的句子 Embedding 向量。语义相近的句子,其 Embedding 向量距离就比较近,从而可以使用余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等找出语义相似的句子。SBERT 在保证准确性的同时,可将上述提到 BERT/RoBE...
Sentence-BERT是由Nils Reimers和Iryna Gurevych在2019年提出的一种模型。它通过微调BERT模型,使其能够生成句子级别的嵌入,从而支持高效的语义文本相似度计算。与传统的BERT模型不同,Sentence-BERT允许我们直接比较句子之间的相似度。 2. 环境准备 在开始之前,我们需要安装所需的库。可以使用以下命令安装sentence-transform...
import os __all__ = ["root"] _parent_path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] _root = _parent_path[:_parent_path.find("sentence_bert")] root = os.path.join(_root, "sentence_bert") 四、训练 from torch.utils.data import DataLoader import math from sentence_transforme...
尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能,但其自身导出的句向量(【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均)质量较低。由于BERT输出token向量预训练中,后面接的的分类的任务。所以其实输出token向量并不适合作为生成句子表示。美团一篇论文中提到,发现以这种方式编码,句子都倾向于编码到一个较小的空间区域...