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 参考刘聪nlp 一个没啥废话的知乎博主 Bert模型已经在NLP各大任务中都展现出了强者的姿态。在语义相似度计算 ...
2021-06-30 09:05 0 194 推荐指数：
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10000个句子集合中找到最相似的sentence-pair需要进行大约5000万个推理计算（约65小时）。 BERT不适合语义相似度搜索 ...
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 ...
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价值。这些任务都是为了能从复杂的文本中，通过采用ML/DL的方法，学习到本文深层次的语义表示 ...
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价值。这些任务都是为了能从复杂的文本中，通过采用ML/DL的方法，学习到本文深层次的语义表示 ...
经常做NLP任务，要想获得好一点的准确率，需要一个与训练好的embedding模型。 参考：github Install Usage BertTokenizer BertTokenize ...
1.Transformer Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》，提出解决sequence to sequenc ...
参考文献： 【1】BERT源码分析PART III - 知乎 ...
读了一篇文章，用到卷积神经网络的方法来进行文本分类，故写下一点自己的学习笔记： 本文在事先进行单词向量的学习的基础上，利用卷积神经网络（CNN）进行句子分类，然后通过微调学习任务特定的向量，提高性能。 在从无监督神经语言模型中获得单词向量(Tomas Mikolov等人做过 ...
