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,即可从检索库中寻找目标句子,大幅降低在线计算成本。 2. Sentence-BERT的池化策略 在默认配置下,SBERT会对BERT的最后一层的所有token的输出进行池化操作,常见的池化方法包括: Mean Pooling:对每个token的向量取平均...
使用Sentence BERT:训练集为LCQMC,语言模型为 RoBERTa 测试集traintestvalidavgw-avg LCQMC 0.8267 0.8395 0.7868 0.8177 0.8260 STS-B 0.7081 0.6903 0.7515 0.7167 0.7130 4. 实验结论 4.1 Sentence BERT 效果 对比 通过对比3.1和3.2.1的实验结果,在使用Sentence BERT之后,在STS-B数据集上相关性达到0.6658,远...
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fine-tuning; 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。
Sentence-BERT作者提出了以下方案: 简单来说,就利用孪生网络,输出句子A和B,再将输出的token向量Pooling成两个向量(Pooling 方式可以是mean、max或者取【CLS】,实验mean的效果最好),进行有监督的向量相似度训练。 相似度训练目标函数一共有三种: 分类目标函数: 回归目标函数 如图2的方式计算向量cos相似度,使用平均差...
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...
无监督评测不采用这些数据集的任何训练数据,直接用上述训练好的模型来计算句子间的相似度,然后通过斯皮尔曼等级相关系数来衡量模型的优劣。结果如下: 结果显示直接采用BERT的输出结果,效果挺差的,甚至不如直接计算GloVe嵌入向量的平均值效果好;采用本文的孪生网络在NLI数据集上fine-tuning后的模型效果明显要好很多,SBER...
Sentence-BERT是一种解决BERT在语义相似度检索中的巨大时间开销以及不适用于非监督任务问题的新型模型。通过孪生网络结构和预训练过程,Sentence-BERT在句子相似度计算和文本聚类等无监督任务上表现出色。
Sentence-BERT是一种基于预训练的BERT模型扩展的句子表示方法。它通过扩展BERT模型来获取固定长度的句向量表示,广泛应用于句子对分类、计算句子间的相似度等任务。在本文中,我们将深入探讨Sentence-BERT的原理、安装和使用方法,以及常见问题解答,帮助读者快速掌握Sentence-BERT的使用技巧。一、Sentence-BERT原理Sentence-BERT...
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...