比较的doc很多时,效率是非常低的。bert中的句子对任务其实就是一种交互式语义相似度计算模型,句子对 ...
. 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:
比较的doc很多时,效率是非常低的。bert中的句子对任务其实就是一种交互式语义相似度计算模型,句子对 ...
1. BERT 语义相似度 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 ...
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 ...
就可以得到句子表示,然后用一些metric(比如cosine)来计算相似度。但BERT在预训练时的目标是t ...
分,侵删) 一、背景 二、基本概念 三、语义相似度计算方法 四、参考文献 一、 ...
这篇文章,专门讲语义相似度问题。 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 ...
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余弦相似度计算 余弦相似度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度,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 ...