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...
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...
现在的计算量是多少呢,N个句子只需要N次前向计算,当然如果是找出最相似的两个句子,还需要\frac{N\cdot (N-1)}{2}次向量计算,但是向量计算(比如点积)的成本可以BERT前向计算少太多了。 我们将这种方式称为"Bi-Encoder [4]", Bi-Encoder vs Cross-Encoder 但是如果直接拿BERT来做,Bi-Encoder的效果要比Cros...
Sentence-BERT 其实就是将 LSTM 替换为 BERT。 背景问题 针对句子对任务性能太差。这是因为原生 BERT 是通过将两个句子拼接后输出 Label 的,给定一组句子,要想找到相似度最高的句子对,需要二次方的复杂度。 使用CLS Token 作为句子表征效果太差,甚至不如 Glove。 作为一个求知欲满满的好奇之人,自然很想知道...
Sentence-BERT [1]是对句子进行向量表示的一项经典工作,论文延伸出来的sentence-transformers [2]项目,在GitHub上已经收获了8.1k个star,今天重读下论文。 Introduction 句子的向量表示,也就是sentence embedding,是利用神经网络对句子进行编码,得到的固定长度向量,我们希望这个向量包含了句子的”语义信息“: ...
技术标签: Paper原文https://arxiv.org/abs/1908.10084 Abstract STS semantic textual similarity BERT结构不适合语义相似搜索,非监督的任务聚类等 SBERT Sentence-BERT finding the most similar pair from 65 hours with BERT / RoBERTa to abou... 查看原文 BERT家族:sentence-BERT ://arxiv.org/pdf/...
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. ...
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,...
sentence-bert学习笔记 sentence-bert学习笔记 入职以来忙上加忙,少了很多看paper的时间,于是乎笔者决定,可以fellow一些写论文解析补充的文章,然后直接跑代码,看效果～ 工程上的东西不能落下,前沿的东西也不能落下,感觉笔者此处有那么一丢丢的对抗网络的感觉了有木有。
sentence-bert中文语料在自然语言处理领域,句子级别的表示学习一直是一个重要的任务。近期,NLP领域出现了一种新的句子表示学习模型——Sentence-BERT,即基于BERT的句子表示学习模型。与之前的基于LSTM或CNN的句子表示学习模型相比,Sentence-BERT具有更好的表示能力和更强的泛化能力。本文将介绍Sentence-BERT的原理,模型结构...