用RoBERTa代替BERT并没有使我们的实验有明显的改进。 SBERT计算高效。例如,用层次聚类的方法聚类10,000个句子需要BERT大约65个小时,因为必须计算大约5000万个句子组合(两两组合)。有了SBERT,我们可以将工作减少到大约5秒。 代码部分: 1、测试 句子对相似度测试: 1)首先按原官网代码安装sentence_transformers; 2)...
pipinstallsentence-transformers 1. 3. 示例代码 下面是一个简单的Python示例,演示如何使用Sentence-BERT计算句子之间的相似度: fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,util# 初始化模型model=SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 定义要比较的句子sentences=["今天天气不错。","今天天气很好。","我喜...
CodeBERT是一个预训练的深度学习模型,专门用于理解代码上下文。它使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)架构,并结合了代码的语法和语义信息来进行训练。CodeBERT能够理解代码的上下文,并提供有关代码块、变量、函数等的解释和预测。 然而,至于用于中文文本理解的SentenceBERT模型,我目前没有找到具体...
CodeBERT是一个预训练的深度学习模型,专门用于理解代码上下文。它使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)架构,并结合了代码的语法和语义信息来进行训练。CodeBERT能够理解代码的上下文,并提供有关代码块、变量、函数等的解释和预测。 然而,至于用于中文文本理解的SentenceBERT模型,我目前没有找到具体...