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部分组成,分为train(5231),valid(1458) 和 test(1361)。 链接:STS-B 1.2. LCQMC 说明:LCQMC数据集由3部分组成,分为train(238766),...
你可以从 Hugging Face 数据集中心加载数据,或使用各种格式的本地数据,如 CSV、JSON、Parquet、Arrow 或 SQL。 注意: 许多开箱即用的 Sentence Transformers 的 Hugging Face 数据集已经标记为sentence-transformers,你可以通过浏览https://huggingface.co/datasets?other=sentence-transformers轻松找到它们。我们强烈建议你...
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我按以下方式使用 Huggingface 的句子 BERT:from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') model.max_seq_length = 512 model.encode(text) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 当text很长且包含超过 512 个标记时,不会抛出异常。我假设它会自动...
注意: 许多开箱即用的 Sentence Transformers 的 Hugging Face 数据集已经标记为 sentence-transformers ,你可以通过浏览 huggingface.co/datasets? 轻松找到它们。我们强烈建议你浏览这些数据集,以找到可能对你任务有用的训练数据集。 Hugging Face Hub 上的数据 要从Hugging Face Hub 中的数据集加载数据,请使用 load...
shibing624/text2vec-base-chinese模型,是用CoSENT方法训练,基于MacBERT在中文STS-B数据训练得到,并在中文STS-B测试集评估达到SOTA,运行examples/training_sup_text_matching_model.py代码可复现结果,模型文件已经上传到huggingface的模型库shibing624/text2vec-base-chinese,中文语义匹配任务推荐使用 ...
huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2/resolve/main/modules.jsonwget -P /data/pretrained_model/all-MiniLM-L6-v2 https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2/resolve/main/sentence_bert_config.jsonwget -P /data/pretrained_model/all-MiniLM-L6-v2 https://huggingface....
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：["你怎么样", "我吃了一个苹果", "你过的好吗", "你还好吗", "你", "我吃了一个苹果", "我不开心", "你好不好"]5.1 Huggingface 链接：huggingface.co/uer/sber....
nlppytorchtransformerbartalbertbertelectrarobertaspanbertbertsumdistilbertsbertsentence-berthuggingface-transformersvideoberttinybertclinical-bert UpdatedMay 20, 2021 Jupyter Notebook notmahi/clip-fields Star163 Code Issues Pull requests Teaching robots to respond to open-vocab queries with CLIP and NeRF-like...
主要做法是使用哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心研发的“语言技术平台(LTP)”进行远程同义词获取,再使用HuggingFace提供的可直接使用的Sentence-Bert预训练模型对搜索到的同义词与1.1.2获取的同类问题关键词进行相似性比对,即保证所扩充的同义词对本问题有意义。