创建网络:使用Sbert官方给出的预训练模型sentence_hfl_chinese-roberta-wwm-ext,先载入embedding层进行分词,再载入池化层并传入嵌入后的维度,对模型进行降维压缩,最后载入密集层,选择Than激活函数,输出维度大小为256维。 获取训练数据:构建出新模型后使用InputExample类存储训练数据,它接受文本对字符串列表和用于指示语义相...
各预训练模型均可以通过transformers调用,如MacBERT模型:--model_name hfl/chinese-macbert-base或者roberta模型:--model_name uer/roberta-medium-wwm-chinese-cluecorpussmall 为测评模型的鲁棒性,加入了未训练过的SOHU测试集,用于测试模型的泛化能力;为达到开箱即用的实用效果,使用了搜集到的各中文匹配数据集,数据集...
All the base models are trained from hfl/chinese-roberta-wwm-ext and the large models are trained from hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large. For each model, we train it on single chinese STS dataset but evaluate it on all 5 datasets. The bold numbers indicate that the model is evaluated on...
各预训练模型均可以通过transformers调用,如MacBERT模型:--model_name hfl/chinese-macbert-base或者roberta模型:--model_name uer/roberta-medium-wwm-chinese-cluecorpussmall 为测评模型的鲁棒性,加入了未训练过的SOHU测试集,用于测试模型的泛化能力;为达到开箱即用的实用效果,使用了搜集到的各中文匹配数据集,数据集...
w2v-light-tencent-chinese是腾讯词向量的Word2Vec模型,CPU加载使用,适用于中文字面匹配任务和缺少数据的冷启动情况 各预训练模型均可以通过transformers调用,如MacBERT模型:--model_name hfl/chinese-macbert-base或者roberta模型:--model_name uer/roberta-medium-wwm-chinese-cluecorpussmall ...
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