SentenceTransformers 是一个可以用于句子、文本和图像嵌入的Python库。 可以为 100 多种语言计算文本的嵌入并且可以轻松地将它们用于语义文本相似性、语义搜索和同义词挖掘等常见任务。该框架基于PyTorch和 Transformers,并提供了大量针对各种任务的预训练模型。 还可以很容易根据自己的模型进行微调。 阅读论文
(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...
bert-base-nli-stsb-mean-tokens85.1486.07 bert-large-nli-stsb-mean-tokens85.2986.66 Loss Functions We implemented various loss-functions that allow training of sentence embeddings from various datasets. These loss-functions are in the packagesentence_transformers.losses. ...
Sentence Transformers: Multilingual Sentence, Paragraph, and Image Embeddings using BERT & Co. This framework provides an easy method to compute dense vector representations for sentences, paragraphs, and images. The models are based on transformer networks like BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa etc. and...
fromsentence_transformersimportSentenceTransformer, utilimporttorch embedder = SentenceTransformer('distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens')# Corpus with example sentencescorpus = ['A man is eating food.','A man is eating a piece of bread.','The girl is carrying a baby.','A man is riding a...
SentenceTransformer是一个基于封装的高级库,专门用来将句子、段落、文本转换成向量(Embedding),方便于: 文本相似度计算 信息检索、 聚类、分类 向量数据库(Milvus、FAISS) 问答系统、聊天机器人 它是Hugging Face的Transformers和PyTorch的一种高级封装。 1.2 它和普通BERT有什么区别🤔 ...
https://github.com/UKPLab/sentence-transformers/blob/master/examples/training/sts/training_stsbenchmark.py 二、代码 此示例从头开始为 STSbenchmark 训练 BERT(或任何其他转换器模型,如 RoBERTa、DistilBERT 等)。 它生成句子嵌入,可以使用余弦相似度进行比较以测量相似度。
本文旨在介绍Sentence-BERT（SBERT）模型及其Sentence Transformers库的使用方法。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...
问如何用SentenceTransformers从局部路径加载Bert预训练模型？ENACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don...
pip install -U sentence-transformers pip install -U transformers 直接使用 Sentence-Transformer提供了非常多的预训练模型供我们使用,对于STS(Semantic Textual Similarity)任务来说,比较好的模型有以下几个 roberta-large-nli-stsb-mean-tokens - STSb performance: 86.39 roberta-base-nli-stsb-mean-tokens - STS...