sentence-bert學習筆記 入職以來忙上加忙,少了很多看paper的時間,於是乎筆者決定,可以fellow一些寫論文解析補充的文章,然后直接跑代碼,看效果~ 工程上的東西不能落下,前沿的東西也不能落下,感覺筆者此處有那么一丟丟的對抗網絡的感覺了有木有。 本文可以說是一篇摘抄筆記 參考 ...
簡述 在文本語義相似度等句子對的回歸任務上,BERT , RoBERTa 拿到sota。 但是,它要求兩個句子都被輸入到網絡中,從而導致巨大開銷:從 個句子集合中找到最相似的sentence pair需要進行大約 萬個推理計算 約 小時 。 BERT不適合語義相似度搜索,也不適合非監督任務,比如聚類。 解決聚類和語義搜索的一種常見方法是將每個句子映射到一個向量空間,使得語義相似的句子很接近。 於 ...
2019-12-11 22:47 0 2549 推薦指數:
sentence-bert學習筆記 入職以來忙上加忙,少了很多看paper的時間,於是乎筆者決定,可以fellow一些寫論文解析補充的文章,然后直接跑代碼,看效果~ 工程上的東西不能落下,前沿的東西也不能落下,感覺筆者此處有那么一丟丟的對抗網絡的感覺了有木有。 本文可以說是一篇摘抄筆記 參考 ...
一、引言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 在自然語言處理NLP中,文本分類、聚類、表示學習、向量化、語義相似度或者說是文本相似度等等都有非常重要的應用 ...
一、引言 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351678987 在自然語言處理NLP中,文本分類、聚類、表示學習、向量化、語義相似度或者說是文本相似度等等都有非常重要的應用 ...
一、背景介紹 BERT和RoBERTa在文本語義相似度等句子對的回歸任務上,已經達到了SOTA的結果。但是,它們都需要把兩個句子同時喂到網絡中,這樣會導致巨大的計算開銷:從10000個句子中找出最相似的句子對,大概需要5000萬(C100002=49,995,000)個推理計算 ...
參考文獻: 【1】BERT源碼分析PART III - 知乎 ...
論文 代碼 對於這篇經典論文的講解已經有很多,這里推薦兩個感覺講的很清楚的講解1、講解2,相信看了這兩篇論文后對整體的內容已經大致清楚,但是對於SimCSE如何減少各向異性的證明可能還會比較模糊(公式太多了/(ㄒoㄒ)/~~)。因此本文將會這部分進行比較詳細的說明。參考自參考 ...
token embeddings、segmentation embeddings、position embeddings。 解釋:http://www.mamicode.com/info-detail-2624808.html token embeddings:每個詞用索引表示,維度(1,n ...