Sentence-BERT(Sentence Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是对BERT模型的改进,旨在生成句子的固定长度向量表示,使得可以通过向量相似度(如余弦相似度)来衡量句子之间的语义相似性。 训练好Sentence-BERT模型后,待检索的句子向量可以预先计算并存储,线上应用时,只需要把query转一次句向量,即可从检索库...
BERT将句子对同时输入网络,最后再接一个简单的回归模型作为输出,目前在此数据集上取得了SOTA的效果。 上述实验结果分为三块: not trained for STS:表示直接采用的是跟上面无监督评测一样的模型,结果也一样; Trained on STS benchmark:表示没有使用NLI数据集,直接在STSb训练数据集上利用孪生网络结构构建回归模型fin...
# 安装pipinstall-Usentence-transformers# 导入包并选择预训练模型fromsentence_transformersimportSentenceTransformerasSBertmodel=SBert('roberta-large-nli-stsb-mean-tokens')# 模型大小1.31G# 对句子进行编码sentences1=['The cat sits outside']sentences2=['The dog plays in the garden']embeddings1=model.enc...
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...
采用sentence-transformer库进行模型搭建与实验。该框架提供了一种简便的方法来计算句子和段落的向量表示(也称为句子嵌入)。这些模型基于诸如BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa等模型,并且经过专门调整以优化向量表示,以使具有相似含义的句子在向量空间中接近。
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...
Trained on NLI data+STS benchmark:表示利用孪生网络先在NLI数据集上训练分类模型学习句子向量表示,然后在STSb训练集上再利用回归模型再次学习句子embedding,相当于利用两种数据集进行了两次fine-tuning。 评测的时候都是采用的STSb的测试集进行评测。可以看到,最后一种训练方式表现最好,尤其单纯的BERT架构有较大的提升...
要实现Sentence-BERT,首先需要一个预训练的BERT模型。然后,可以使用该模型对输入句子进行编码,生成句子级别的表示向量。在编码过程中,可以将句子输入到BERT模型中,然后选择适当的位置截断输出向量作为句子的嵌入向量。此外,还可以使用不同的参数和设置来微调模型的性能。Sentence-BERT的应用场景非常广泛,包括语义相似度比较...
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 ...
上述实验证明了SentenceBert方式确实利用了bert本身的参数信息,拥有很好的性能表现,而这里则是通过监督学习的方式证明上述模型架构在监督学习的情况下能够获得更好地性能表达。 3. Downsteam SentEval Evaluation 而除了在sentence embedding本身的Spearman correlation之外,这里主要是看其训练得到的embedding信号是否有助于下游...