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 ...
Sentence-BERT的基本原理是通过预训练的BERT模型对句子进行编码,生成句子级别的表示向量。具体来说,Sentence-BERT使用BERT模型对大量语料库进行训练,使得模型能够理解并生成句子的语义信息。在训练过程中,模型会学习如何将句子中的单词序列转换为有意义的向量表示,这些向量能够捕获句子的语义和结构信息。要实现Sentence-BERT,...
Sentence-BERT使用鉴孪生网络结构,获取句子对的向量表示,然后进行相似度模型的预训练即为sentence-BERT。 1.1.1.2算法原理 Sentence-BERT模型结构如下图: 其预训练过程主要包括如下步骤: (1)孪生网络获取句向量表示 将句子对输入到参数共享的两个bert模型中,然后Bert输出句子的所有字向量传入Pooling层进行平均池化(既是...
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...
使用BERT或RoBERT本身就可以进行文本相似计算(BERT下游任务中句子对作为输入进行)。但是这种方法需要使用大量的计算资源,例如在10000条文本中找出最相似的两条文本,由于每对文本都需要输入BERT中进行计算,所以…
Sentence-BERT的预训练过程主要包括以下步骤:首先,使用BERT进行fine-tune来进行句子的语义相似度模型的预训练。具体做法是将句子对输入到参数共享的两个BERT模型中,对BERT输出句子的所有字向量进行平均池化,获取每个句子的句向量表示。然后,将两个句向量的元素级差值向量与这两个句向量进行拼接,最后接softmax分类器来...
Sentence-BERT原理综述 Sentence-BERT是2019由论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》提出的一种有监督的句嵌入算法,它本质上是基于BERT预训练模型的输出作为句嵌入,额外的,它引入孪生网络的思想将一对句子的表征和人工标注的相似度做比对,从而实现对BERT的微调,使得BERT输出的句嵌入更加...
Sentence BERT原理 Sentence BERT是基于BERT模型的文本相似度算法。它的核心思想是使用BERT模型编码两个句子,然后通过计算编码向量之间的相似度来判断句子的相似性。 具体来说,Sentence BERT使用两个BERT模型分别编码两个句子,得到两个句子的编码向量。然后,通过计算编码向量的余弦相似度来判断句子的相似度。最后,可以使用...
Sentenceembedding的简明原理如下：基于BERT模型与池化层：在训练阶段，Sentenceembedding通常采用BERT模型作为基础，并结合池化层来生成句子向量。池化层的作用是从BERT输出的多个向量中提取关键信息，以形成一个固定长度的句子向量。训练策略：对于特定的数据集，训练策略可能涉及结合u、v和uv进行分类，其中u和v...