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...
当前关于Sentence Embedding的最先进的方法主要包括Sentence-Bert、BERT-Flow、BERT-whitening、ConSERT、SimCSE、ESimCSE、PromptBERT、OpenAI、SNCSE、DiffCSE和EASE等。Sentence-Bert，由刘聪在NLP领域深入研究，提供了一种基于Bert的Sentence Embedding方法。BERT-Flow在预训练语言模型的基础上提出了新的Sentence...
但有人提出疑问,经过Bert-flow转换后的句子相似度效果提升,可能不是因为flow好,而是它把原始向量转换成的具有各向同性,是这个各向同性的向量起的作用。 因此,提出Bert-whitening,从数学角度,取转换原始的sentence embedding,使得这个embedding的各个维度相互独立(去相关),并保持各个方向具有相同的方差。 whitening方式,有...
2.Sentence-BERT (SBERT)简介: SBERT 是 BERT 的一种变体，通过在 BERT 的基础上加入一个池化层来生...
3.2.1 不使用 BERT Whitening 3.2.2 使用 BERT Whitening (LM: RoBERTa)3.2.3 使用 BERT Whitening (LM: SimBERT)4. 实验结论 4.1 Sentence BERT 效果 对比 概括 4.2 BERT Whitening 效果 对比 概括 4.3 SimBERT 效果 对比 概括 5. 可视效果 例子 输入句子："你好吗" 对比句子：["你...
一堆实验对比bert-flow,bert-whitening,sentence-bert,simbert等等,还调了各种参数对比实验结果。 还对比了几种pooling方式: P1:把encoder的最后一层的[CLS]向量拿出来; P2:把Pooler(BERT用来做NSP任务)对应的向量拿出来,跟P1的区别是多了个线性变换;
SentenceTransformer embedding的结果可以保存吗 sentence embedding方法,文章目录1.BERT-avg2.sentenceBERT2.1目标函数构建3.BERT-FLOW4.带白化处理的BERT-whitening5.对比学习的SimCSE5.1构造正实例5.2对比学习评价指标5.3UnsupervisedSimCSE5.4SupervisedSimCSE5.5对比
综上看,bert-whitening效果很有限。 参考 ^Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks https://arxiv.org/abs/1908.10084 ^Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval https://arxiv.org/abs/2103.15316 ^On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language ...
ESimCSE: 最近的一个改进版SimCSE 苏神的两个方法：BERT-whitening:你可能不需要BERT-flow：一个线性...
进一步，我们采用了bert-whitening方法[5]进行处理，目的是为了优化这些高维度数据的可视化:通过Embedding projector（高维数据可视化工具）的应用，我们试图揭示这些embedding的结构，然而，最终的展示效果显示出，bert-whitening的效果并不显著，这表明Bert的sentence embeddings在未优化的情况下，其在高维空间中的...