Sentence-BERT是一种基于BERT的预训练模型,它通过微调来适应句子级别的任务。与BERT不同的是,Sentence-BERT使用了一个连体BERT网络来处理输入的句子,从而得到一个全局的句子嵌入表示。这个全局嵌入表示不仅包含了词级别的信息,还包括了整个句子的语义信息。 二、关键技术 连体BERT网络 Sentence-BERT的核心是连体BERT网络。
Sentence-BERT(SBERT)的作者对预训练的BERT进行修改:使用Siamese and Triplet Network(孪生网络和三胞胎网络)生成具有语义的句子Embedding向量。语义相近的句子,其Embedding向量距离就比较近,从而可以使用余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等找出语义相似的句子。SBERT在保证准确性的同时,可将上述提到BERT/RoBERTa的65小时降低...
Sentence-BERT(SBERT) 的作者对预训练的 BERT 进行修改:使用 Siamese and Triplet Network(孪生网络和三胞胎网络)生成具有语义的句子 Embedding 向量。语义相近的句子,其 Embedding 向量距离就比较近,从而可以使用余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等找出语义相似的句子。SBERT 在保证准确性的同时,可将上述提到 BERT/RoBE...
语义相似度、句向量生成超强模型之SBERT《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》 ,从而导致巨大开销:从10000个句子集合中找到最相似的sentence-pair需要进行大约5000万个推理计算(约65小时),因此,这种方案不太友好。2解决的问题 面对上述预训练模型在文本语义...语义相似度等句子对的回归任务...
RAG优化方案详解 | 一、检索阶段优化检索阶段是RAG的基石,直接影响生成结果的质量。优化方向包括:1. 检索器(Retriever)的增强混合检索策略:结合关键词检索(如BM25)和稠密向量检索(如DPR、Sentence-BERT),利用两者的互补性。例如,BM25擅长精确匹配关键词,向量检索擅长语义相似性。重排序(Re-ranking):对检索结果进行二...
Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络 embeddingfunctionlsmean BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上,已经达到了SOTA的结果。但是,它们都需要把两个句子同时喂到网络中,这样会导致巨大的计算开销:从10000个句子中找出最相似的句子对,大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算,在V100...
Sentence-BERT(SBERT)的作者对预训练的 BERT 进行修改:使用Siamese and Triplet Network(孪生网络和三胞胎网络)生成具有语义的句子 Embedding 向量。语义相近的句子,其Embedding 向量距离就比较近,从而可以使用余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等找出语义相似的句子。SBERT 在保证准确性的同时,可将上述提到 BERT/RoBERTa ...