(一)Sentence-BERT 1、提出背景 2、孪生网络和三胞胎网络 3、SBERT模型 (二)Sentence Transformers 1、直接使用预训练模型 2、在自己的数据集上微调预训练模型 3、转onnx格式加速推理 参考资料 最前面附上官方文档:SentenceTransformers Documentation (一)Sentence-BERT 论文:Sentence-BERT: Sentence Embeddings using...
1. Sentence-BERT简述 Sentence-BERT(Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是对BERT模型的改进,旨在生成句子的固定长度向量表示,使得可以通过向量相似度(如余弦相似度)来衡量句子之间的语义相似性。 训练好Sentence-BERT模型后,待检索的句子向量可以预先计算并存储,线上应用时,只需要把query转一...
其中128维的semantic feature,即为通过该模型学习到的对应文本的隐含语义。 而SBert与dssm思想上比较类似,都是通过独立的子模块进行高维信息抽取,通过各文本特征向量的余弦距离,来表征文本语义相似度。 Bert(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其变种在NLP中大杀四方,不多介绍了。sbert结构图如下。
为了让Bert更好地利用文本信息,作者们在论文中提出了如下的SBert模型。是不是非常眼熟?对,这不就是之前见过的孪生网络嘛! SBert沿用了孪生网络的结构,文本Encoder部分用同一个Bert来处理。之后,作者分别实验了CLS-token和2种池化策略(Avg-Pooling、Mean-Pooling...
SBERT模型 SBERT模型通过增加Pooling操作，从BERT输出结果中生成固定维度的句子向量。实验中对比了三种Pooling策略，发现向量组合策略对结果影响较大。模型结构上，采用了Siamese和Triplet网络来更新参数，以生成更具有语义信息的句子表示。对于分类问题，将向量拼接并乘以权重后送入softmax层；对于回归问题，则...
Sentence-BERT(下文简称SBERT)用于获取固定长度的句向量表示。它扩展了预训练的BERT模型(或它的变种)来获取句子表示。 SBERT常用于句子对分类、计算句子间的相似度等等任务。 在了解SBERT的细节之前,我们先看下如何使用预训练的BERT模型来计算句子表示。 计算句子表示 ...
而SBert与dssm思想上比较类似,都是通过独立的子模块进行高维信息抽取,通过各文本特征向量的余弦距离,来表征文本语义相似度。 Bert(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其变种在NLP中大杀四方,不多介绍了。sbert结构图如下。 SBERT模型结构图 ...
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...
本文采用了新的对比损失函数来改进Sentence-BERT模型，着重在文本相似性和差异性捕捉上。在这种改进下，Sentence-BERT在处理文本分类任务时，能够更有效地识别出句子之间的相似性和差异性。【 改进的对比损失函数 】在上述模型中，我们计算了两个句嵌入u和v之间的距离，具体采用1减去余弦相似度的方式来进行度量。我们的...
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...