2.SimCSE 句向量表征技术一直都是NLP领域的热门话题,在BERT前时代,一般都采用word2vec训练出的word-embedding结合pooling策略进行句向量表征,或者在有训练数据情况下,采用TextCNN/BiLSTM结合Siamese network策略进行句向量表征。在BERT时代,人们借助预训练语言模型的固有优势,一般采用BERT模型的CLS向量(即句子的起始字符向量...
1 引言SimCSE通过引入对比学习的方法,极大地推进了句嵌入的模型效果,同时缓解了BERT等预训练语言模型的句向量表示由于各向异性导致的表征退化问题。 发布时间:2021.04 收录会议:EMNLP 2021 论文链接: SimCSE:…
句向量表征技术」一直都是NLP领域的热门话题,在BERT前时代,一般都采用word2vec训练出的word-embedding结合pooling策略进行句向量表征,或者在有训练数据情况下,采用TextCNN/BiLSTM结合Siamese network策略进行句向量表征。在BERT时代,人们借助预训练语言模型的固有优势,一般采用BERT模型的[CLS]向量作为句向量表征;Sentence-B...
⽂本表达进击：从BERT-flow到BERT-whitening、SimCSE BERT 预训练模型问世以来，改变了很多 NLP 任务的习惯。很多 NLP 任务都会直接在 BERT 的基础上做⼀个 fine-tune，构建⼀个 baseline 模型，既快捷也使⽤，但 BERT 在做⽂本表达任务时也有⼀些明显的缺点。既然有缺点，那这么卷的深度学习领域肯定会...
Bert-flow，Bert-flow 出自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》，主要是利用流模型校正 Bert 的向量。Bert-whitening，用预训练 Bert 获得所有句子的向量，得到句子向量矩阵，然后通过一个线性变换把句子向量矩阵变为一个均值 0，协方差矩阵为单位阵的矩阵。有监督的方式主要是 ...
SimCSE模型，作为文本嵌入领域的革新者，通过对比学习策略显著提升了句嵌入的性能，并成功缓解了BERT等预训练模型在句向量表示上的表征退化问题。这一研究在2021年发表于EMNLP会议，并且开源代码可于GitHub上访问。背景中揭示了BERT预训练模型在处理语义相似度任务时表现平平的原因。由于存在各向异性，BERT的词...
例如,如果第一个子词在dup_set中,则序列 变为 ,不同于无监督的SimCSE需要通过两次BERT生成 和 ,ESimCSE生成的 和 是相互独立的。 Momentum Contrast Momentun Contrast(动量对比)允许我们通过维...
在SimCSE中,我们首先使用领域预训练的模型(如BERT)对句子进行编码,然后计算句子间的余弦相似度以确定它们是否相似。通过最大化相似句子间的余弦相似度和不相似句子间的余弦相似度的差异,SimCSE能够学习到更加鲁棒的语义表示。三、实现步骤 数据预处理首先,我们需要对数据进行预处理,包括分词、去除停用词等。这一步可以...
在BERT时代,人们借助预训练语言模型的固有优势,一般采用BERT模型的[CLS]向量(即句子的起始字符向量)作为句向量表征;SimCSE采用对比学习的方法,进行句向量表征,在BERT模型上获取更好的句向量表征,详细介绍如下: 2.1.介绍 SimCSE(simple contrastive sentence embedding framework),即简单的对比句向量表征框架。SimCSE共包含...