实验结果显示,SBERT生成的句子向量似乎能够很好捕获情感信息,在MR、CR、SST上都有较大的提升;BERT在之前的STS数据集上表现比较差,但是在SentEval上却有了不错的效果表现,这是因为STS数据集上利用余弦相似度衡量句子向量,余弦相似度对于向量的每一个维度都是同等的,然而SentEval是利用逻辑回归分类器来评测,这样某些维度...
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 tained for chinese. Contribute to li-bx/sentence_bert_chinese development by creating an account on GitHub.
The original BERT from ymcui/Chinese-BERT-wwm, using RTB3(small size) and Robert_wwm_ext(bert_base size) # Modify the data path in training_src/train.py python train.py Getting Model use Huggingface-Transformers modelmodel_name rtb3 imxly/sentence_rtb3 roberta_wwm_ext imxly/sentence_rober...
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
可以看到,整体上来说,要从bert这边获得sentence的embedding,pooling的方式还是比直接拿cls效果更好,而且sentence embedding在训练过程中的使用方式上面,文中的方式似乎还是有明显的优势的。 4. 结论 & 思考 整体而言,这篇文章在我看来最大的意义在于说是对Bert的模型的复用,大模型预训练的结果是真的香,不过时至今日...
论文全名叫做Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks; 论文地址:arxiv.org/abs/1908.1008; 论文代码:https://github.com/UKPLab/ sentence-transformers。 Introduction Bert模型已经在NLP各大任务中都展现出了强者的姿态。在语义相似度计算(semantic textual similarity)任务上也不例外,但是,由于...
establishing a Chinese semantic matching model based on Sentence-BERT to achieve similarity scoring and ranking of input indicators and other texts; finally, designing simulation experiments to verify the feasibility and accuracy of this method, which can provide reliable support and reference for relevan...
BERT另一个重要的方面是,他极容易被用于多种NLP任务。论文中,我们展示了经典的结果 sentence-level (e.g., SST-2), sentence-pair-level (e.g., MultiNLI), word-level (e.g., NER), and span-level (e.g., SQuAD)他们都没修改过任务。
w2v-light-tencent-chinese是腾讯词向量的Word2Vec模型,CPU加载使用,适用于中文字面匹配任务和缺少数据的冷启动情况 各预训练模型均可以通过transformers调用,如MacBERT模型:--model_name hfl/chinese-macbert-base或者roberta模型:--model_name uer/roberta-medium-wwm-chinese-cluecorpussmall ...