下面是 Sentence-BERT 的一些原理介绍: 1. **Siamese 网络结构:** - Sentence-BERT 使用 Siamese 网络结构。这意味着它有两个完全相同的子网络,它们共享相同的权重和参数。这两个子网络分别处理输入的两个句子,然后通过相似度度量来评估它们之间的语义相似度。 2. **Triplet Loss:** - Sentence-BERT 使用 ...
1、 Sentence-BERT Model 由于输入的Sentence长度不一,而我们希望得到统一长度的Embeding,所以当Sentence从BERT输出后我们需要执行pooling操作,常用的Pooling操作有: CLS-pooling:直接取[CLS]的Embedding mean-pooling:取每个Token的平均Embedding max-pooling:对得到的每个Embedding取max 同时针对不同的任务,可以设计出不同...
Sentence bert原理概述 发布于 2021-03-03 12:36 · 2787 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 深度学习(Deep Learning)机器学习自然语言处理问答系统 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 相关推荐 33:28 爱和被爱同时发生是何等幸运,即便他是死神,那又怎样! 流心影...
Bert模型需要将用户问题与所有的标准问都计算一遍,效率非常低,而SentenceBert模型可以预先将标准库中的问题预先离线编码好,得到句向量,来新的问题(查询)后,只需要对新的问题进行编码就可以了,会大大提升效率。 除了效率上的巨大差距之外,还有一点是需要特别说明的就是,其实直接使用Bert句向量来进行文本匹配的效果并不...