query_embeding = query_embeddings[i] query_id = test_sets.query_ids[i]ifquery_idnotintest_sets.relevant_docs:continuesocres = [model.compute_lexical_matching_score(query_embeding, doc_embedding)fordoc_embeddingindoc_embeddings] topk_doc_ids = [test_sets.doc_ids[i]foriinnp.argsort(socres)...
所谓Dense Embedding,是指向量的维度未必很高,但每个维度都有数字表征为某种权重。而Sparse Embedding是指向量的大多数维度都是零,只有个别维度有值,整体向量的维度可以很高。例如下边2个例子,上边的是Dense Embedding,下边的是Sparse Embedding,由于大多数维度没有值,因此可以采用 (位置,值)的形式表达向量中每个存在权重...
recall_results=[]importnumpyasnpforiintqdm(range(len(test_sets.query_ids)),desc="recall...",unit="query"):query_embeding=query_embeddings[i]query_id=test_sets.query_ids[i]ifquery_id notintest_sets.relevant_docs:continuesocres=[model.compute_lexical_matching_score(query_embeding,doc_embedd...
常规的Bert预训练采用了将输入文本随机Mask再输出完整文本这种自监督式的任务,RetroMAE采用一种巧妙的方式提高了Embedding的表征能力,具体操作是:将低掩码率的的文本A输入到Encoder种得到Embedding向量,将该Embedding向量与高掩码率的文本A输入到浅层的Decoder向量中,输出完整文本。这种预训练方式迫使Encoder生成强大的Embeddi...
We hybridize dense embedding and sparse embedding in this work to make it more robust in professional terms, and we propose new functions to adjust the weight ratio and scale the results returned by the two modules. Keywords: deep learning; artificial intelligence; natural language processing; ...