sentence_embedding 中文 sentence/ˈsentəns/ n.句子;判决;判刑;宣判 vt.判决;判刑;宣判 第三人称单数:sentences,复数:sentences,现在分词:sentencing,过去式: sentenced,过去分词:sentenced. embedding/ɪmˈbedɪŋ/ v.把…牢牢地嵌入(或插入、埋入);派遣(战地记者、摄影记者等);嵌入(在I'm aware ...
推荐一个非常实用的Sentence Embedding实现算法包Fast_Sentence_Embeddings:https://github.com/oborchers/Fast_Sentence_Embeddings fromgensim.modelsimportWord2Vecfromnltk.tokenizeimportword_tokenize# 准备语料库(示例)corpus=["This is a cat","This is a dog","The cat is black","The dog is brown"]...
Hierarchical ConvNet,多层卷积(4层),每层卷积的maxpooling输出进行连结得到最终句子表示,模型结构如下图: 论文实验表明:BiLSTM+maxpooling作为编码器,训练数据为SNLI,能够训练出比Skip-Toughts和FastSent等无监督方法更好的sentences embedding,在2017年达到state-of-the-art,代码见https://github.com/facebookresearch...
如果想快速体验搜索的技术,或者Sentence Embedding的应用,推荐PaddleNLP的开源实现Pipelines,内置了RocketQA系列的模型,能够在不用训练的情况下搭建一个检索系统,还包括了后台和前端。 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/pipelinesgithub.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/pipelines 另外如果想...
平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均,得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照tfidf进行打分,然后进行加权平均,得到最终的句子表示。
将输入句子输入到BERT中得到一个合适的sentence embedding,一般有两种方法:1)对BERT的输出层做一个average;2)使用CLS这个token的embedding。但作者后面实验表示,直接使用这样的结果作为sentence embedding ,效果会比平均GloVe embedding要差。 方法 作者提出的SBERT结构如下,左部分是训练时的结构,右部分是在推理时的结构...
:句子embedding :词embedding BERT的句子相似计算可以表示为: ,但是 无法直接从BERT得到。 Yang et al. (2018)指出: 其中: 从统计角度上来说,就是共现分析。 Higher-order Co-occurrence Statistics as Context-Context Semantic Similarity 在预训练时,两个句子的语义关系受词影响。如果句子c和c'都有词w,则2句...
,n是sentence embedding的纬度,k是label的数量。 loss:交叉熵 如图1: 回归: 计算两个sentence embedding(u & v)的余弦相似度。 loss:均方误差 如图2: Triplet: 输入:anchor sentence a,positive sentence p, negative sentence n loss的目的是让a和p之间的距离小于a和n之间的距离: ...
获取句子嵌入（sentence embedding）是处理文本信息的关键步骤，常用的方法有：首先，平均法是一个基础策略。通过计算句子中每个词的embedding，并将它们加权或简单平均，形成一个综合的句子向量。这种方法假设句子的含义均匀分布在词中，但可能在长句中丢失信息。其次，[CLS]标记在预训练模型如BERT中扮演重要...
目录页词向量(WordEmbedding)词向量(Wordembedding),又叫Word嵌入式自然语言处理(NLP)中的一组语言建模和特征学习技术的统称,其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 【说明:上面是二维空间上的呈现形式】句向量(SentenceEmbedding) ①Averging法则②LSTM/RNN这个后面在开一篇讲解 ...