sentence-bert模型介绍 Sentence-BERT (SBERT) 是一种基于BERT的预训练模型，主要用于语义文本相似度和句子嵌入任务。它通过对BERT模型进行微调，通过Siamese和Triplet网络结构训练，使得模型能生成句子级别的向量表示，进而有效度量句子之间的相似度。相比原始BERT，SBERT在诸如问答匹配、语义检索等任务上表现出更优性能，尤其擅长捕捉句子之间深层次的语义关联。
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 Siamese BERT-NetworksSentence-BERT详解 Sentence-BERT比较适用于处理sentence级别的任务,如:获取一个句...
Sentence-BERT通过结构创新和任务优化,成为当前高效处理句子语义任务的主流模型之一,广泛应用于自然语言处理的多个领域。
Sentence Transformers是一个Python库，支持多种语言的句子或文本嵌入计算，并可用于比较这些嵌入，如用余弦相似度查找具有相似含义的句子。该库基于Pytorch和Transformer架构，提供了大量的预训练模型集合，适用于各种任务，并支持在自定义数据集上进行模型微调。使用Sentence Transformers库，可以快速地对预训练模...
Sentence-BERT是一种句嵌入表征模型,常用于文本语义相似度的匹配,本篇对Sentence-BERT做理论介绍,并结合领域文本数据进行实践,训练句嵌入实现语义检索。 内容摘要 Embedding技术和句嵌入简述 Sentence-BERT快速开始 Sentence-BERT原理综述 孪生神经网络和对比学习 ...
sentence-BERT,这位语义理解的新秀,可不是简单的一介“词句匹配器”。人家可是BERT家族的一员,基于Transformer架构,拥有深度学习的超强基因。BERT你可能已经耳熟能详,它是Google大脑团队推出的一种预训练模型,在NLP界掀起了一场革命。而sentence-BERT,则是在BERT的基础上进行了二次创新,专门为句子级别的语义相似度任务...
Sentence-BERT(SBERT)是一种基于BERT的改进模型,旨在高效生成句子或段落的语义向量,解决了原始BERT在处理句子相似度任务时计算成本高、效率低的问题。以下是其核心内容介绍: 1. 模型起源与核心改进 - 提出背景:由Nils Reimers和Iryna Gurevych于2019年在论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Net...