natural-language-processingsentence-similaritysentence-bertkorean-sentence-bert UpdatedJan 6, 2023 Python cpcdoy/rust-sbert Star113 Code Issues Pull requests Rust port of sentence-transformers (https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) nlprustbertsentence-embeddingssentence-transformerssbertsentence-be...
pip install git+https://github.com/MartinoMensio/spacy-sentence-bert.git You can install standalone spaCy packages from GitHub with pip. If you install standalone packages, you will be able to load a language model directly by using thespacy.loadAPI, without need to add a pipeline stage. ...
2.3. github 3. 实验复现(中文数据集) 3.1 不应用 Sentence BERT 3.2 应用 Sentence BERT 4. 实验结论 4.1 Sentence BERT 效果 4.2 BERT Whitening 效果 4.3 SimBERT 效果 5. 可视效果 5.1 Huggingface 5.2 BERT Whitening 5.3 Sentence BERT 参考 1. 数据集 1.1. STS-B 说明:STS-B数据集由3部...
在本文中,我们介绍了 Sentence-BERT ( SBERT),它是使用孪生网络和三元组网络对 BERT 网络进行的修改,能够导出具有语义意义的句子嵌入 。这使得 BERT 可以用于某些新任务,而这些任务迄今为止不适用于 BERT。这些任务包括大规模语义相似性比较、聚类和通过语义搜索进行信息检索。 BERT 在各种句子分类和句子对回归任务上...
本文介绍了文本匹配任务中常用的孪生网络,和在此基础上改进而来的Sentence-BERT模型。 Siamse Network 简洁的设计和平稳高效训练非常适合作为文本匹配任务的baseline模型。SBert则充分利用了孪生网络的优点和预训练模型的特征抽取优势,在众多匹配任务上取得了最优结果。
import os __all__ = ["root"] _parent_path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] _root = _parent_path[:_parent_path.find("sentence_bert")] root = os.path.join(_root, "sentence_bert") 四、训练 from torch.utils.data import DataLoader import math from sentence_transforme...
本文基于BERT网络做了修改,提出了Sentence-BERT(SBERT)网络结构,该网络结构利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量,语义相近的句子其embedding向量距离就比较近,从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式距离)。该网络结构在查找最相似的句子对,从上述的65小时大幅降低到5秒(计算...
NLP(十一):sentence_BERT 一、引言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 在自然语言处理NLP中,文本分类、聚类、表示学习、向量化、语义相似度或者说是文本相似度等等都有非常重要的应用价值。这些任务都是为了能从复杂的文本中,通过采用ML/DL的方法,学习到本文深层次的语义表示,从而更好地服务于下游任务(分类、...
学习句向量的方案大致上可以分为无监督和有监督两大类,其中有监督句向量比较主流的方案是 Facebook 提出的“InferSent”[1],而后的“Sentence-BERT”[2]进一步在 BERT 上肯定了它的有效性。然而,不管是 InferSent 还是 Sentence-BERT,它们在理论上依然相当令人迷惑,因为它们虽然有效,但存在训练和预测不一致的问题,...
上述实验证明了SentenceBert方式确实利用了bert本身的参数信息,拥有很好的性能表现,而这里则是通过监督学习的方式证明上述模型架构在监督学习的情况下能够获得更好地性能表达。 3. Downsteam SentEval Evaluation 而除了在sentence embedding本身的Spearman correlation之外,这里主要是看其训练得到的embedding信号是否有助于下游...