在这篇论文中,介绍了 Sentence-BERT (SBERT),它是预训练 BERT 网络的一种改进,它使用孪生网络(Siamese Network)和三重网络(Triplet Network)结构来输出语义上有价值的句子嵌入 (Sentence Embedding),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...
为了进一步理解论文处理的细节部分,本文章同时包括针对句子对相似度的测试与训练过程的、代码解析。 1、摘要 BERT和roberta在句子对回归任务(如语义文本相似度(STS))上获得了最先进的性能。然而,它要求两句话被拼接输入到网络中,这导致了巨大的计算开销: 用bert在1万句话的集合中找到最相似的句子对需要大约5000万次...
BERT不适合语义相似度搜索,也不适合非监督任务,比如聚类。 解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间,使得语义相似的句子很接近。 于是,也有人尝试向BERT输入单句,得到固定大小的sentene embedding。最常用的方法是,平均BERT输出层或使用第一个token([CLS]的token)的输出。但这却产生了非常不...
BERT不适合语义相似度搜索,也不适合非监督任务,比如聚类。 解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间,使得语义相似的句子很接近。 于是,也有人尝试向BERT输入单句,得到固定大小的sentene embedding。最常用的方法是,平均BERT输出层或使用第一个token([CLS]的token)的输出。但这却产生了非常不...
模型设计中，论文采用BERT进行训练，如图一所示，目标是在包含句子相似度标签的数据集上微调，用于判断两个句子的相似性。推断阶段，如图二所示，采用余弦相似度作为输出，通过最小化均方误差进行训练。尽管模型设计相对简单，但研究者们针对下游任务中的u和v组合方式，以及上游池化策略进行了深入探讨。然而，...
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks 工程论文,应用效果很好 在文本相似性任务上,之前的bert系列已经可以达到sota,但是bert要求句对拼接到一起传入模型,这样会造成巨大的计算开销 如用10000条句子,大概会计算10000*10000/2=50000000次,如果使用bert要花65小时 ...
In this publication, we present Sentence-BERT (SBERT), a modification of the BERT network using siamese and triplet networks that is able to derive semantically meaningful sentence embeddings2. This enables BERT to be used for certain new tasks, which up-to-now were not applicable for BERT. ...
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。但是,它们都需要把两个句子同时喂到网络中,这样会导致巨大的计算开销:从10000个句子中找出最相似的句子对,大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算,在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索,同样也不适合无...
BERT-whitening: Building on the concept of BERT-FLOW, 'Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval' proposes a linear transformation to achieve the same goal without the complexity of the flow model. The objective is to center embeddings at the origin and...
阅读论文 Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks,深入了解模型的训练方式。在本文中,我们将看到该库的一些可能用例的代码示例。模型训练将在后面的文章中介绍。 安装 在深入研究代码之前,使用pip安装sentencetransformer库。 pip install -U sentence-transformers ...