1、直接使用预训练模型 2、在自己的数据集上微调预训练模型 3、转onnx格式加速推理 参考资料 最前面附上官方文档:SentenceTransformers Documentation (一)Sentence-BERT 论文:Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-NetworksSentence-BERT详解 Sentence-BERT比较适用于处理sentence级别的任务,如:获取一个句...
sentence-bert使用 Sentence-BERT是一种基于预训练的模型,用于将句子嵌入到向量空间中。它是BERT模型的变体,其中BERT被训练为将单词嵌入到向量空间中,而Sentence-BERT则被训练为将整个句子嵌入到向量空间中。 使用Sentence-BERT的步骤如下: 1.准备数据集:需要准备一个包含句子的数据集,可以是文本文件或数据库。 2....
在使用了Sentence BERT之后,文本相似度算法的准确性会有一个非常高的提升。 4.2 BERT Whitening 效果 对比 通过对比3.2.1和3.2.2的实验结果,在使用BERT Whitening(不使用SimBERT)之后,在STS-B数据集上相关性达到0.7175,较高于未使用时的0.6658。同样,在使用BERT Whitening(不使用SimBERT)之后,LCQMC数据集上相关...
Sentence-BERT的应用场景非常广泛,包括语义相似度比较、情感分析、文本分类、摘要生成等。例如,可以使用Sentence-BERT来比较两个句子之间的语义相似度,以便更好地理解它们的含义。在情感分析中,Sentence-BERT可以用于识别和分类文本的情感倾向(正面或负面)。在文本分类中,Sentence-BERT可以帮助机器理解文本的主题和类别。此...
本文主要介绍了SBERT作者提供的官方模块的使用实战。 通过Sentence-BERT了解句子表示 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。
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...
SBERT模型的提出背景在于，传统BERT模型在进行句子编码时，使用两种常见方法的性能并不理想，特别是在文本相似度任务上，即使是预训练的Glove向量也明显优于原始BERT的句子表示。同时，原始BERT对大量句子进行相似度判别时的计算量巨大，耗时严重。为解决这些问题，SBERT通过对BERT进行微调，引入Siamese和Triplet...
一、Sentence_Bert代码 fromsentence_transformersimportSentenceTransformer, SentencesDataset, utilfromsentence_transformersimportInputExample, evaluation, lossesfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportpandas as pdfromroot_pathimportrootimportosimporttimeclassSentenceBert(object):def__init__(self): ...
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...