Sentence-BERT(SBERT)通过对预训练的BERT进行修改,使用Siamese and Triplet Network(孪生网络和三胞胎网络)生成具有语义的句子的embedding(语义相近的句子的embedding距离就比较近),从而可以使用余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等找出语义相似的句子 2、孪生网络和三胞胎网络 在介绍SBERT模型架构之前,先看一下什么是孪生...
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),对Bert输出的字向量进一步特征提取、压缩,得到u、v。
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模型的提出背景在于，传统BERT模型在进行句子编码时，使用两种常见方法的性能并不理想，特别是在文本相似度任务上，即使是预训练的Glove向量也明显优于原始BERT的句子表示。同时，原始BERT对大量句子进行相似度判别时的计算量巨大，耗时严重。为解决这些问题，SBERT通过对BERT进行微调，引入Siamese和Triplet...
Sentence-BERT句嵌入语义相似检索实践 本节将基于预训练bert-base-chinese模型,在领域文本上从头训练一个Sentence-BERT模型,完成训练和预测两个流程,并且基于预测的向量结果完成文本相似检索。 数据预览 采用公开的ATEC文本匹配数据集,内容包含10万多条客服问句匹配样本,格式为三元组形式(问句1,问句2,是否相似),数据样例...
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 ...
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模型结构。是不是非常眼熟?对,这不就是之前见过的孪生网络嘛! Sentence-BERT SBert沿用了孪生网络的结构,文本的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),对Bert输出的字向量进行进一步特...
四、 Sentence-BERT的嵌入计算 对于给定的两个句子A和B,SBERT模型会将它们分别表示为向量a和b。然后可以用余弦相似度来衡量这两个向量之间的相似程度。余弦相似度是一种常用的相似度计算方法,它可以有效地评估两个向量在空间中的方向上的差异,而不受向量的长度影响。 五、 应用场景及优势 Sentence-BERT的嵌入计算...
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“: ...
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...