Bert-whitening确实在Bert-flow的基础上,更简单更直接的对原bert向量进行空间分布转换,也达到bert-flow差不多甚至更好的效果,加上作者的完整推导分享,思路也很清晰易懂,同时在SVD矩阵分解那一步,可以针对对角阵Λ进行一个降维操作,只保留特征值大的前n个维度,剔除冗余维度,这无疑在工程上应用节省了内存,也提升了...
SimCSE 参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_matching/simcse 2. 模型选择 关于文本相似度计算,我们使用过字面匹配、word2vec、FastText 等方法,都无法学到足够精度的文本语义表示。我们知道百度在搜索场景有丰富的技术积累,也关注到 PaddleNLP 里集成了 ERNIE、BERT 等一系列预...
其中CV的生成式以iGPT为例,判别式以SimCLR为例;NLP的生成式以BERT为例,判别式以SimCSE为例。有意思的是,iGPT的灵感来源于BERT,而SimCSE的灵感来源于SimCLR,这充分展现了CV和NLP两个方向相互哺育,相辅相成的景象。 BERT BERT之前主要有两种主流的无监督预训练方法:feature-based和fine-tuning。 feature-based方法 ...
Firstly, we modified the basic structure of the sample encoder to generate uniformly distributed semantic embeddings using the supervised SimCSE-BERT to obtain richer sample information. Secondly, we introduced static relation prototypes and dynamically adjust their proportion with dynamic relation prototypes...
具体而言，CV领域的生成式预训练以iGPT为代表，而判别式预训练以SimCLR为代表；在NLP领域，生成式预训练以BERT为代表，判别式预训练以SimCSE为代表。有趣的是，iGPT的灵感来源于BERT，而SimCSE的灵感则来自SimCLR，这充分展示了CV和NLP领域之间的相互滋养和互补性。BERT在无监督预训练方法中主要分为两种...
bert_simcse_sts.zip Ex**空白上传38.86 KB文件格式zip深度学习 使用Bert利用Simcse预训练,在STS上评测 (0)踩踩(0) 所需:7积分
sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base是一个用于越南语的文本语义相似性度量模型,它基于sup-SimCSE(Supreme Sequential Probabilistic Similarity)算法和Phobert词向量。该模型通过计算两个越南文文本之间的词嵌入向量之间的距离来度量它们的语义相似度。首先,模型使用Ph
We address this challenge by applying SimCSE (Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings) using contrastive learning to fine-tune the minBERT model for sentiment analysis, semantic textual similarity (STS), and paraphrase detection. Our contributions include experimenting with three different ...
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...
其中CV的生成式以iGPT为例,判别式以SimCLR为例;NLP的生成式以BERT为例,判别式以SimCSE为例。有意思的是,iGPT的灵感来源于BERT,而SimCSE的灵感来源于SimCLR,这充分展现了CV和NLP两个方向相互哺育,相辅相成的景象。 BERT BERT之前主要有两种主流的无监督预训练方法:feature-based和fine-tuning。