2.1. 训练 通过训练得到模型参数weights。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Dec 9 14:32:43 2022 @author: chenming """ # LCQMC微调预训练模型 import sys import numpy as np from bert4keras.optimizers import Adam from bert4keras.optimizers import extend_with_weight_decay from ...
其中,中文的Sentence-BERT模型包括BERT-wwm、RoBERTa-wwm、BERT-wwm-ext等。这些模型都是基于BERT模型的改进版本,通过预训练和微调的方式,可以得到更好的句子嵌入表示。在使用这些模型时,需要将文本句子输入到模型中,模型会输出一个向量表示,这个向量可以用于计算句子之间的相似度。 除了基于BERT的模型,还有一些基于其他...
Sentence-BERT(SBERT)通过对预训练的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的embedding(语义相近的句子的embedding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 2、孪生网络和三胞胎网络 在介绍SBERT模型架构之前,先看一下什么是孪生...
Sentence-BERT是一种基于BERT的模型,使用了预训练的BERT模型来获得句子嵌入向量。与传统的BERT模型不同的是,Sentence-BERT在预训练之后,使用了Siamese网络来训练两个句子之间的相似度。通过对句子进行嵌入向量表示,在相似语义的句子中,它们的向量距离会非常接近。这种方式可以使得模型更好地识别语义相似的句子。 在中文语...
Sentence-BERT是一种基于预训练的BERT模型扩展的句子表示方法。它通过扩展BERT模型来获取固定长度的句向量表示,广泛应用于句子对分类、计算句子间的相似度等任务。在本文中,我们将深入探讨Sentence-BERT的原理、安装和使用方法,以及常见问题解答,帮助读者快速掌握Sentence-BERT的使用技巧。一、Sentence-BERT原理Sentence-BERT...
BERT是一种预训练语言表示的方法,在大量文本语料(维基百科)上训练了一个通用的“语言理解”模型,然后用这个模型去执行想做的NLP任务。BERT比之前的方法表现更出色,因为它是第一个用在预训练NLP上的无监督的、深度双向系统。 无监督意味着BERT只需要用纯文本语料来训练,这点非常重要,因为海量的文本语料可以在各种语...
在中文语料处理方面,Sentence-BERT同样表现出色。中文作为一种字符语言,存在许多词汇和语法结构的差异,因此中文句子之间的相似度判定更加复杂。但是通过使用预训练的Sentence-BERT模型,可以获得更加鲁棒的中文句子表示,从而提高中文语料处理的效果。 另外,Sentence-BERT还支持多语言处理,可以轻松地将模型应用于各种语言的文本...
我们通过 PaddleNLP 提供的高质量中文预训练 Word Embedding 构造训练数据标签,结合 SimCSE 以及飞桨深度优化过的文本匹配预训练模型 Sentence-BERT,大幅提升了算法精度。 在模型性能方面,我们采用了多线程数据预处理、模型降层、TensorRT 部署。成熟开发工具的选用,极大地降低了应用深度学习技术进行产业落地的难度。
本文将介绍Sentence-BERT的原理,模型结构及其在中文语料上的应用。 1.Sentence-BERT的原理 Sentence-BERT的基本原理是使用预训练的BERT模型对句子进行编码,并通过训练将句子编码转化为一个定长的向量表示。相比于基于手工特征的句子表示方法,Sentence-BERT利用了无监督预训练的技术优势,通过大规模无监督文本数据进行预训练...