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 ...
. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google 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。模型的主要创新点都在pre train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两 ...
2020-03-14 21:52 0 2578 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. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决 ...
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、 ...
1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度 ...
https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/86305198 ...
参考:http://techblog.youdao.com/?p=915#LinkTarget_699word2vector是一个把词转换成词向量的一个程序,能够把词映射到K维向量空间,甚至词与词之间 的向量操作还能和语义相对应。如果换个思路,把词当做feature,那么word2vec ...
在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度、feeds场景下Doc和Doc的语义相似度、机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助 ...
https://cloud.tencent.com/developer/article/1005600 ...