sentence_embedding 中文 sentence/ˈsentəns/ n.句子;判决;判刑;宣判 vt.判决;判刑;宣判 第三人称单数:sentences,复数:sentences,现在分词:sentencing,过去式: sentenced,过去分词:sentenced. embedding/ɪmˈbedɪŋ/ v.把…牢牢地嵌入(或插入、埋入);派遣(战地记者、摄影记者等);嵌入(在I'm aware ...
transformers基本上，没有直接列出sentence-embedding任务（注意这里的强调）。但是基本上是有翻译、文本分类...
sentence-embedding简明原理 baiziyu 安心记录每一刻7 人赞同了该文章 1. 句子嵌入表示方法 (1)训练 实际上,有3种训练方法。训练集不同,网络结构和训练方法也会不同。上边的结构适用于SNLI数据集,SNLI中的句子对的类别有3种,分别为contradiction, eintailment, 和 neutral。整个的网络结构就是BERT出来接一个池化...
训练阶段有三种策略，具体取决于训练集特性。对于SNLI数据集，采用BERT模型结合池化层生成句子向量，然后结合u、v和u-v进行分类。训练时，除了输出层，还需更新BERT的参数以确保推断时参数利用。值得注意的是，虽然加入了BERT池化层，Sentence-BERT的推断速度仍较USE快，但具体原因未详，有待进一步探讨。论文...
将输入句子输入到BERT中得到一个合适的sentence embedding,一般有两种方法:1)对BERT的输出层做一个average;2)使用CLS这个token的embedding。但作者后面实验表示,直接使用这样的结果作为sentence embedding ,效果会比平均GloVe embedding要差。 方法 作者提出的SBERT结构如下,左部分是训练时的结构,右部分是在推理时的结构...
因此,提出Bert-whitening,从数学角度,取转换原始的sentence embedding,使得这个embedding的各个维度相互独立(去相关),并保持各个方向具有相同的方差。 whitening方式,有助于满足这个需求。 操作也很简洁明了: Bert-whitening, ref [3] 步骤: line6:首先得到训练集中所有句子的向量,求平均; ...
获取句子嵌入（sentence embedding）是处理文本信息的关键步骤，常用的方法有：首先，平均法是一个基础策略。通过计算句子中每个词的embedding，并将它们加权或简单平均，形成一个综合的句子向量。这种方法假设句子的含义均匀分布在词中，但可能在长句中丢失信息。其次，[CLS]标记在预训练模型如BERT中扮演重要...
计算两个sentence embedding(u & v)的余弦相似度。 loss:均方误差 如图2: Triplet: 输入:anchor sentence a,positive sentence p, negative sentence n loss的目的是让a和p之间的距离小于a和n之间的距离: Sa Sp Sn 分别是 a p n 的sentence embedding。|| · || 是距离测度,ε是margin。对于距离测度,可以...
平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均,得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照tfidf进行打分,然后进行加权平均,得到最终的句子表示。
平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均,得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照tfidf进行打分,然后进行加权平均,得到最终的句子表示。