sentence-bert学习笔记 入职以来忙上加忙,少了很多看paper的时间,于是乎笔者决定,可以fellow一些写论文解析补充的文章,然后直接跑代码,看效果~ 工程上的东西不能落下,前沿的东西也不能落下,感觉笔者此处有那么一丢丢的对抗网络的感觉了有木有。 本文可以说是一篇摘抄笔记 参考 ...
简述 在文本语义相似度等句子对的回归任务上,BERT , RoBERTa 拿到sota。 但是,它要求两个句子都被输入到网络中,从而导致巨大开销:从 个句子集合中找到最相似的sentence pair需要进行大约 万个推理计算 约 小时 。 BERT不适合语义相似度搜索,也不适合非监督任务,比如聚类。 解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间,使得语义相似的句子很接近。 于 ...
2019-12-11 22:47 0 2549 推荐指数:
sentence-bert学习笔记 入职以来忙上加忙,少了很多看paper的时间,于是乎笔者决定,可以fellow一些写论文解析补充的文章,然后直接跑代码,看效果~ 工程上的东西不能落下,前沿的东西也不能落下,感觉笔者此处有那么一丢丢的对抗网络的感觉了有木有。 本文可以说是一篇摘抄笔记 参考 ...
一、引言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 在自然语言处理NLP中,文本分类、聚类、表示学习、向量化、语义相似度或者说是文本相似度等等都有非常重要的应用 ...
一、引言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 在自然语言处理NLP中,文本分类、聚类、表示学习、向量化、语义相似度或者说是文本相似度等等都有非常重要的应用 ...
一、背景介绍 BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上,已经达到了SOTA的结果。但是,它们都需要把两个句子同时喂到网络中,这样会导致巨大的计算开销:从10000个句子中找出最相似的句子对,大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算 ...
参考文献: 【1】BERT源码分析PART III - 知乎 ...
一些比较喜欢的句子,包括但不限于小说中的。 云雾缭绕,裸露的山脊如刀刃般锋利,纵深的沟壑磅礴坚毅,连同白洁的雪都带着凛冽。 宏伟壮阔的山脉连绵起伏,亿万年的风霜覆盖,它依然耸峙。 猎猎作响的 ...
论文 代码 对于这篇经典论文的讲解已经有很多,这里推荐两个感觉讲的很清楚的讲解1、讲解2,相信看了这两篇论文后对整体的内容已经大致清楚,但是对于SimCSE如何减少各向异性的证明可能还会比较模糊(公式太多了/(ㄒoㄒ)/~~)。因此本文将会这部分进行比较详细的说明。参考自参考 ...
token embeddings、segmentation embeddings、position embeddings。 解释:http://www.mamicode.com/info-detail-2624808.html token embeddings:每个词用索引表示,维度(1,n ...