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...
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...
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...
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、...
BERT和RoBERTa在文本语义相似度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喂到网络中,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(C100002=49,995,000)个推理计算,在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索,同样也不适合无...
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...
下面是 Sentence-BERT 的一些原理介绍: 1. **Siamese 网络结构:** - Sentence-BERT 使用 Siamese 网络结构。这意味着它有两个完全相同的子网络,它们共享相同的权重和参数。这两个子网络分别处理输入的两个句子,然后通过相似度度量来评估它们之间的语义相似度。 2. **Triplet Loss:** - Sentence-BERT 使用 ...
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...