越来越好:SimCSE 越来越好:CoSENT 越来越好:BGE_M3论文阅读 ### 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,...
1.SimCSE(Simple Contrastive Sentence Embeddings)简介: SimCSE 是一种基于对比学习的模型，通过最大化相...
SimCSE(Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings)是一种简单在没有监督训练数据的情况下训练句子向量的对比学习方法。 小爷毛毛_卓寿杰 2022/09/30 9980 Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络 embeddingfunctionlsmean 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。
主体还是使用的Bert或者Roberta模型,但是不同于sentence bert的截断迁移,这里采用的方式是通过引入对比学习来直接对sentence embedding进行学习,从而达到一个更好的效果。
BERT-whitening通过白化句表示以提升语义理解和检索速度。ConSERT提供了一种对比框架，用于自监督的Sentence Representation Transfer。SimCSE由刘聪在NLP领域深度解析，是一种基于对比学习的无监督句向量方法。ESimCSE在无监督句子嵌入对比学习中引入增强样本构建方法。PromptBERT通过提示改进BERT的Sentence Embeddings...
NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]:SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践 文本匹配多用于计算两个文本之间的相似度,该示例会基于 ESimCSE 实现一个无监督的文本匹配模型的训练流程。文本匹配多用于计算两段「自然文本」之间的「相似度」。 例如,在搜索引擎中,我们通常需要判断用户的搜索内容是否相似: ...
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。
incorporate weighting of different negatives **Pooling methods.** 之前的研究表明,使用预训练模型的平均嵌入(尤其是第一层和最后一层的)会比[CLS]更有效果。原始的BERT实现用一个额外的MLP层去处理[CLS],表6对其进行了三种研究,发现对于SimCSE来说,非监督式的只在训练用MLP最好,监督式的不太受池化方式的影响...
简介：在BERTFLOW概念基础上，提出线性变换方法。原理：通过中心化嵌入并标准化其协方差矩阵，实现均值和协方差的标准化。优势：无需复杂流模型，简化操作过程。SimCSE：简介：通过对比学习提升句子嵌入领域的方法，支持无监督和监督模式。原理：通过对比损失函数有效区分相似和不相似句子，构建正实例和负实例。
SimCSE有两个变体，Unsupervised SimCSE使用dropout技术引入噪声，正负例基于相似语义；而Supervised SimCSE则利用NLI任务的标签信息，将同标签视为正例，不同标签视为负例。实验结果显示，SimCSE在未监督和监督模式下，都显著优于传统的数据增强方法，如随机裁剪、词删除和BERT的预训练方法。特别是在无监督情况...