通过这种方式,SBERT能够学习到更具有区分度的句子表示,从而提高了句子相似度计算的准确性。 四、 Sentence-BERT的嵌入计算 对于给定的两个句子A和B,SBERT模型会将它们分别表示为向量a和b。然后可以用余弦相似度来衡量这两个向量之间的相似程度。余弦相似度是一种常用的相似度计算方法,它可以有效地评估两个向量在...
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...
总的来说,SBert直接用Bert的原始权重初始化,在具体数据集上微调,训练过程和传统Siamse Network差异不大。 但是这种训练方式能让Bert更好的捕捉句子之间的关系,生成更优质的句向量。在测试阶段,SBert直接使用余弦相似度来衡量两个句向量之间的相似度,极大提升了推理速度。 实验为证 作者在7个文本匹配相关的任务中做了...
在本文中,我们介绍了 Sentence-BERT的BERT 网络,该网络使用孪生网络和三元组网络结构来导出具有语义意义的句子嵌入,可以使用余弦相似度进行比较。这将寻找最相似对的工作量从使用 BERT / RoBERTa 的 65 小时减少到使用 SBERT 的大约 5 秒,同时保持了 BERT 的准确性。 我们在常见的 STS 任务和迁移学习任务上评估...
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...
Sentence-BERT(下文简称SBERT)用于获取固定长度的句向量表示。它扩展了预训练的BERT模型(或它的变种)来获取句子表示。 SBERT常用于句子对分类、计算句子间的相似度等等任务。 在了解SBERT的细节之前,我们先看下如何使用预训练的BERT模型来计算句子表示。 计算句子表示 ...
本文提出:Sentence-BERT(SBERT),对预训练的BERT进行修改:使用Siamese和三级(triplet)网络结构来获得语义上有意义的句子embedding->可以生成定长的sentence embedding,使用余弦相似度或Manhatten/Euclidean距离等进行比较找到语义相似的句子。 SBERT保证准确性的同时,可将上述提到的BERT/RoBERTa的65小时减少到5s。(计算余弦相似...
1. sentence similarity是自然语言处理领域中的重要任务,其公式包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。 2. 基于词向量的句子相似度计算方法如Word Mover's Distance和Sentence-BERT也在实际应用中得到广泛使用。 3. sentence similarity公式在文本相似度计算、信息检索、问答系统等多个领域都有着重要的应用价值。...
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、欧式距离)。该网...
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...