孪生网络（Siamese Network）在句子语义相似度计算中的应用
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 ...
原文：Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络
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 个句子中找出最相似的句子对，大概需要 万 C , , 个推理计算，在V GPU上耗时约 个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务 例如：聚类 。 本文基于BERT网络做了修改，提出了Senten ...
2020-05-12 10:01 1 6879 推荐指数：
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