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 ...
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...
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...