1. Sentence-BERT简述 Sentence-BERT(Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是对BERT模型的改进,旨在生成句子的固定长度向量表示,使得可以通过向量相似度(如余弦相似度)来衡量句子之间的语义相似性。 训练好Sentence-BERT模型后,待检索的句子向量可以预先计算并存储,线上应用时,只需要把query转一...
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 pooling strategies fine-tune inference 无监督训练 监督训练 代码实现 前言 句向量:能够表征整个句子语义的向量,目前效果比较好的方法还是通过bert模型结构来实现,也是本文的主题。 有了句向量,我们可以用来进行聚类,处理大规模的文本相似度比较,或者基于语义搜索的信息检索。 例如搜索系统中的输入query和...
这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索,同样也不适合无监督任务(例如:聚类)。 本文基于BERT网络做了修改,提出了Sentence-BERT(SBERT)网络结构,该网络结构利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量,语义相近的句子其embedding向量距离就比较近,从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式...
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/RoBERTa的65小时降低...
下面我们来看下SBERT。 理解SBERT SBERT也不是从头开始训练的,它是基于预训练的BERT模型(或变种),然后进行微调获取句子表示。 也就是说,SBERT基本上是一个预训练的BERT模型,并为获取句子表示而微调。 为了微调与训练的BERT模型来获得句子表示,SBERT使用孪生(Siamese)网络和三重态(Triplet)网络,其有助于微调得更快...
NLP(十一):sentence_BERT 一、引言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 在自然语言处理NLP中,文本分类、聚类、表示学习、向量化、语义相似度或者说是文本相似度等等都有非常重要的应用价值。这些任务都是为了能从复杂的文本中,通过采用ML/DL的方法,学习到本文深层次的语义表示,从而更好地服务于下游任务(分类、...
sentence-bert模型介绍 Sentence-BERT (SBERT) 是一种基于BERT的预训练模型,主要用于语义文本相似度和句子嵌入任务。它通过对BERT模型进行微调,通过Siamese和Triplet网络结构训练,使得模型能生成句子级别的向量表示,进而有效度量句子之间的相似度。相比原始BERT,SBERT在诸如问答匹配、语义检索等任务上表现出更优性能,尤其...
Sentence-BERT是一种句嵌入表征模型,常用于文本语义相似度的匹配,本篇对Sentence-BERT做理论介绍,并结合领域文本数据进行实践,训练句嵌入实现语义检索。 内容摘要 Embedding技术和句嵌入简述 Sentence-BERT快速开始 Sentence-BERT原理综述 孪生神经网络和对比学习 ...