原文:用BERT做语义相似度匹配任务:计算相似度的方式

. 自然地使用 CLS . cosine similairity . 长短文本的区别 . sentence word embedding . siamese network 方式 . 自然地使用 CLS BERT可以很好的解决sentence level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence level问题。BERT也给出 ...

2019-12-11 11:08 0 4705 推荐指数:

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BERT实现QA中的问句语义相似计算

1. BERT 语义相似 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要 ...

Sun Mar 15 05:52:00 CST 2020 0 2578
矩阵匹配相似计算

https://www.docin.com/p-1699190456.html 基于精确的点模式识别和TurningFunction的几何形状相似性判定问题 http://www.doc88.com/p-0952897045830.html ...

Fri Apr 19 22:17:00 CST 2019 0 1916
BERT模型-文本相似任务

就可以得到句子表示,然后用一些metric(比如cosine)来计算相似。但BERT在预训练时的目标是t ...

Wed Mar 09 21:35:00 CST 2022 0 915
语义相似(实践篇)

这篇文章,专门讲语义相似问题。 先看场景: scene(一):用户通过大众点评,线上约了餐馆,就餐后在上面发表了很多评论,评论中涉及了大量的餐馆的问题,比如菜品质量,酒店卫生,服务等等。现在需要抽取之中的要点,然后反馈给商家。 scene(二):KB_QA的两个问题:①获取question ...

Tue May 01 20:10:00 CST 2018 0 2258
余弦相似计算

余弦相似计算 余弦相似用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。 我们知道,对于两个向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

Thu Mar 22 04:53:00 CST 2018 1 38374
 
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