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...
使用Sentence BERT:训练集为LCQMC,语言模型为 RoBERTa 测试集traintestvalidavgw-avg LCQMC 0.8267 0.8395 0.7868 0.8177 0.8260 STS-B 0.7081 0.6903 0.7515 0.7167 0.7130 4. 实验结论 4.1 Sentence BERT 效果 对比 通过对比3.1和3.2.1的实验结果,在使用Sentence BERT之后,在STS-B数据集上相关性达到0.6658,远...
sentence-bert模型介绍 Sentence-BERT (SBERT) 是一种基于BERT的预训练模型,主要用于语义文本相似度和句子嵌入任务。它通过对BERT模型进行微调,通过Siamese和Triplet网络结构训练,使得模型能生成句子级别的向量表示,进而有效度量句子之间的相似度。相比原始BERT,SBERT在诸如问答匹配、语义检索等任务上表现出更优性能,尤其...
无监督评测不采用这些数据集的任何训练数据,直接用上述训练好的模型来计算句子间的相似度,然后通过斯皮尔曼等级相关系数来衡量模型的优劣。结果如下: 结果显示直接采用BERT的输出结果,效果挺差的,甚至不如直接计算GloVe嵌入向量的平均值效果好;采用本文的孪生网络在NLI数据集上fine-tuning后的模型效果明显要好很多,SBER...
关键词:embedding技术,Bert,Sentence-BERT,对比学习,孪生神经网络 前言 Sentence-BERT是一种句嵌入表征模型,常用于文本语义相似度的匹配,本篇对Sentence-BERT做理论介绍,并结合领域文本数据进行实践,训练句嵌入实现语义检索。 内容摘要 Embedding技术和句嵌入简述 ...
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,文本相似度计算成为一个重要的研究领域。Sentence-BERT是一种基于BERT模型的文本嵌入模型,可以生成句子的语义向量表示,从而实现高效的文本相似度计算。本文将介绍如何在Python中使用Sentence-BERT,并提供相应的代码示例。
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 ...
结果显示直接采用BERT的输出结果,效果挺差的,甚至不如直接计算GloVe嵌入向量的平均值效果好;采用本文的孪生网络在NLI数据集上fine-tuning后的模型效果明显要好很多,SBERT和SRoBERTa差异不大。 2)有监督STS 有监督STS数据集采用的是STS benchmark(简称STSb)数据集,就是上面提到的2017年抽取构建的,是当前比较流行的有...
SentenceBERT是基于BERT模型的一种优化变体，旨在高效提取句子语义的向量表示。以下是关于SentenceBERT的详细解答：背景与目的：句向量是表征整个句子语义的向量，BERT模型能够生成高质量的句向量，但原生BERT在处理大量句子对时计算量过大。SentenceBERT通过特定的微调方法，旨在解决BERT在处理大规模句子相似度比较...