同样,在使用BERT Whitening(不使用SimBERT)之后,LCQMC数据集上相关性达到了0.8282,较高于未使用时的0.7956。 概括 在使用了BERT Whitening之后,文本相似度算法的准确性会有一个较高的提升。 4.3 SimBERT 效果 对比 通过对比3.2.2和3.2.3的实验结果,在使用BERT Whitening(使用SimBERT)之后,在STS-B数据集上...
5.2 BERT Whitening (0.7184, '你好不好') (0.6971, '你还好吗') (0.625, '你好不好呢') (0.5925, '你') (0.5012, '你过的好吗') (0.4645, '你怎么样') (0.0406, '我不开心') (-0.02, '我吃了一个苹果')5.3 Sentence BERT 5.3.1 Sentence BERT（without Whitening...
3. 使用bert-whitening[5]: 生成Embedding projector所需要配置文件 最终展示效果 Embedding projector - visualization of high-dimensional data 综上看,bert-whitening效果很有限。 参考 ^Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks https://arxiv.org/abs/1908.10084 ^Whitening Sentence Representa...
通过Embedding projector（高维数据可视化工具）的应用，我们试图揭示这些embedding的结构，然而，最终的展示效果显示出，bert-whitening的效果并不显著，这表明Bert的sentence embeddings在未优化的情况下，其在高维空间中的分布可能并不直观或易于理解。
对于BERT CLS在SE任务上表现不好的原因，Bert-flow和Bert-whitening指出是因为Bert出来的embedding向量存在...
Bert-whitening：去除特征间的相关性和让所有特征具有相同的均值和方差。SimCSE：通过对比学习，进行自监督...
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BERT和RoBERTa在文本语义相似度(Semantic Textual Similarity)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送入网络,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(C210000=49,995,000)个推理计算,在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义...
数据:https://github.com/bojone/BERT-whitening/tree/main/chn 效果 train训练、test测试: ATECBQLCQMCPAWSXSTS-BAvg BERT+CoSENT49.7472.3878.6960.0080.1468.19 Sentence-BERT46.3670.3678.7246.8666.4161.74 RoBERTa+CoSENT50.8171.4579.3161.5681.1368.85
模型利用BERT获取句子嵌入,但原始BERT生成的上下文token embedding甚至不如像GloVe的词嵌入,一个解释是原始BERT的各向异性导致了句子对的高相似性。BERT-flow和BERT-whitening通过对原始BERT的embedding进行后处理减少anisotropy。 论文[Consert, 2021]中提出传统的BERT输出的句向量,存在一个坍缩现象,也就是句向量受到高频词...