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BERT家族：sentence-BERT

sentence-BERT论文：《Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks》论文地址：https://arxiv.org/pdf

姆爷·2022-05-21 07:29

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要9分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：光彩照人学校：北京邮电大学原文地址：https://www.cnblogs.com/gczr/p/12874409.html‍‍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

zenRRan·2022-05-21 07:56

文本匹配利器：从孪生网络到Sentence-BERT综述

点击上方，选择星标，每天给你送干货！来自：NLP情报局文本匹配是自然语言处理领域一个基础且重要的方向，一般研究两段文本之间的关系。文本相似度、自然语言推理、问答系统、信息检索都可以看作针对不同数据和场景的文本匹配应用。本文总结了文本匹配任务中的经典网络SiamseNetwork，它和近期预训练语言模型的组合，一些调优技巧以及在线下数据集上的效果检验。Siamese孪生网络在正式介绍前，我们先来看一

zenRRan·2022-05-21 07:56

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks paper学习

abstract计算相似度，原始bert需要将两个句子都放到里面去重新计算，计算量非常大。本文修改预训练bert的网络结构，利用siamese和triplet网络结构来计算语义相似度优化了速度，维持了精度1Introduction本文可以支持将bert用于大规模的相似度比较，聚类，信息检索，以及语义搜索。现在比较常见的方法是取最后一层bert的平均值，或者取cls特征。上面两个取得的embeddi

HxShine·2022-05-21 07:54

Sentence-Bert论文中英文比对翻译

Sentence-Bert论文全名:Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-NetworksSentence-Bert论文地址：https://

TFATS·2022-05-21 07:10

基于Sentence-Bert的检索式问答系统

文章目录前言环境构建数据集训练SBERT模型测试粗排精排优化策略结果总结前言常见的问答任务有四种：知识图谱问答：基于给定知识图谱生成问题对应的答案表格问答：基于给定表格集合生成问题对应的答案文本问答：基于给定文本生成问题对应的答案社区问答：基于从问答社区网站抓取的问答对进行问答任务在CSDN主站，有个问答频道，为了降低用户重复提问率，我们需要根据用户正在提的问题，从问答库中，匹配出最相似的已采纳的

PeasantWorker·2022-05-21 07:33

python基础知识之索引与切片详解

目录基本索引嵌套索引切片numpy.array索引一维numpy.array索引二维pandasSeries索引pandasDataFrame索引填坑总结基本索引In[4]:sentence='Youareanicegirl'In

·2022-05-14 12:17

python中列表对象pop()方法的使用说明

print("默认为index=-1，删除最后一个列表值：",sentence.pop(-1),"\n")print("默认删

·2022-05-13 13:27

自然语言处理学习——基于对比自监督学习的语言模型设计和改进*

而Sentence-BERT（SBERT）试图通过学习单个句子的语义表示来解决这一难题，以便

量化橙同学·2022-04-25 07:55

sentence_transformers 语义搜索，语义相似度计算，图片内容理解，图片与文字匹配。

目录介绍sentence_transformers的实战代码：语义相似度计算：语义搜索句子聚类，相似句子聚类图片内容理解：图片与句子做匹配介绍sentence_transformers的实战代码：SBERT

最生猛的开拓者·2022-04-24 07:29

程序员--最值得收藏的网站

数据结构算法可视化网站：数据结构和算法动态可视化(Chinese)-VisuAlgoSentenceTransformerapi网站：SemanticSearch—Sentence-Transformersdocumentation

最生猛的开拓者·2022-04-24 07:58

论文笔记：Learning with Noisy Labels for Sentence-level Sentiment Classification

emnlp20190摘要深度神经网络(DNN)可以很好地拟合（甚至过度拟合）训练数据。如果DNN模型使用带有噪声标签的数据进行训练，并在带有干净标签的数据上进行测试，则该模型可能表现不佳。本文研究了使用噪声标签进行句子级情感分类的学习问题。我们提出了一种新的DNN模型，称为NETAB（作为带有AB网络的卷积神经网络的简写）来处理训练期间的噪声标签。NETAB由两个卷积神经网络组成，一个具有噪声转换

UQI-LIUWJ·2022-04-16 10:07

论文阅读Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

NilsReimers,IrynaGurevych论文水平EMNLP2019其它论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1908.10084该论文的相关代码已开源，github链接：sentence-transformers

rotation ㅤ ·2022-04-01 07:24

【论文阅读】Exploring Sentence Community for Document-Level Event Extraction EMNLP2021

目录摘要简介本文贡献：模型方法篇章图表示句子社区检测事件类型和论元分类实验和结果总结摘要已有的方法基于sequentialmodeling（序列模型），忽视长文章中的复杂逻辑结构。本文利用entityinteraction和sentenceinteraction，将每篇文章转化为利用句子关系的无向无权重的图并且引入了sentencecommunity句子社区来把每个事件用subgraph表示。同时

ichliebejason·2022-03-30 07:19

论文笔记 EMNLP 2021|Exploring Sentence Community for Document-Level Event Extraction

文章目录1简介1.1创新2方法2.1DocumentGraphConstruction2.2SentenceCommunityDetection2.3EventType&ArgumentClassification3实验1简介论文题目：ExploringSentenceCommunityforDocument-LevelEventExtraction论文来源：EMNLP2021上海交大论文链接：h

hlee-top·2022-03-30 07:34

Raki的读paper小记：PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with Prompts

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作ConSERTSimCSE面临挑战这些方法的目标是消除句子嵌入中的各向异性。然而，我们发现，各向异性并不是导致语义相似度差的主要原因。例如，在语义文本相似性任务中，对原始BERT的最后一层进行平均化甚至比对其静态标记嵌入进行平均化更差，但最后一层的句子嵌入比静态标记嵌入的各

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

Raki的读paper小记：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作面临挑战创新思路用一种非常简单的无监督对比学习方法，来预测自己，仅仅使用标准的dropout作为噪声与以前的工作不同的是，之前的工作将其作为一个三分类任务（蕴含、中性和矛盾），我们利用蕴含对可以自然地作为正向实例的事实实验结论sota我们发现，dropout作为最小的数据增

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

[NLP]手把手教你使用Python实现一个句子生成器

因此，我们先定义一个简单的语法：simple_grammar="""sentence=>noun_phraseverb_phrasenoun_phrase=>ArticleAdj*nounAdj*=>null

活用数据·2022-02-24 09:32

CoSENT：比Sentence-BERT更有效的句向量方案

原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络学习句向量的方案大致上可以分为无监督和有监督两大类，其中有监督句向量比较主流的方案是Facebook提出的“InferSent”[1]，而后的“Sentence-BERT

PaperWeekly·2022-02-24 07:25

Education

Words:qualification,certification,Sentence:Ihaveaqualificationinprogramming.图片发自AppQuestion:Whatisyourmaritalstatus

享悦moonlight·2022-02-22 06:29

2018 · ACL · Exploring Semantic Properties of Sentence Embeddings

2018·ACL·ExploringSemanticPropertiesofSentenceEmbeddings想法来源：探索性实验性质文章。价值：可以看出模型到底可以学习了什么。方法：探索了修改句子成分，让模型判断是否是同一个意思。缺点：详细方案：几种句子修改方法；反义：not反义：thereisno同义替换去除从句改成被动形式调换主语顺序绕轴旋转几种embedding表示方案GloVeAver

HelloShane·2022-02-18 17:28

面试笔记|算法面试真题（一）

KeyLiu7·2022-02-16 07:02

Inspirational Sentence

.Whatyoudomaybecan'tseethesuccessforthetimebeing.Youarenotadidn'tgrowupbutintheroot..tweentyyearsfromnowyouwillbemorediappointedbythethingyoudidn'tdothanthingyoudiddo..Thereisnothingnobleinbeingsuperi

享悦moonlight·2022-02-16 05:04

精读2 Unit1

1、精读：（word）capacity,patriotic(sentence)Onewaytotestthiswouldbeforapersontojourneyfromcoasttocoastwithoutanymoney

人文一班37郑雅文·2022-02-15 17:43

12 文本相似度-bm25算法

原理将输入的句子sentence进行分词，然后分别计算句子中每个词word与文档doc的相关度，然后进行加权求和。

limus·2022-02-13 04:46

2019-05-14 prize

=value,appreciate,holddear[sentence]1,Iknowthatyouprizeourfriendship.2.Itseemsthatpeopleprize

大兄弟的铲屎官·2022-02-09 15:42

2017 · ICLR · A STRUCTURED SELF-ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING

2017·ICLR·ASTRUCTUREDSELF-ATTENTIVESENTENCEEMBEDDING·想法来源：监督任务+self-attention的方法，价值：把Self-att扩展了一下，变成了矩阵方法：Selfattention产生的结果是一个向量，但是作者认为不能捕捉多层的意思，所以做成了一个矩阵。并在相同的attention上，做了惩罚项。缺点：sosimple详细方案：先过BiL

HelloShane·2022-02-09 01:41

Doctor visit

Vocabularybloodpressure血压symptoms症状stomachflu肠胃炎prescription处方，药方medicine药liquids液体nurse护士appetite胃口2.Sentence3

Isalpha·2022-02-07 08:57

自然语言处理N天-AllenNLP学习（构建自己的模型）

去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->WordID->WordEmbedding的过程(TobiasLee：文本预处理方法小记)，其中不仅需要学

我的昵称违规了·2022-02-05 13:53

Python数据结构列表

目录1序列2列表2.1列表函数2.2列表排序2.3解析列表正则小练习：匹配出以下字符串所有url，importredeffind_url(sentence,show_urls=None,delete_urls

·2021-12-26 18:33

Python学习笔记---Python基础之常用数据结构：字符串、列表、元组、集合、字典；函数

2021.11.18字符串：String：可使用单引号、双引号、三引号（三个单引号或双引号，多行字符），用\转义特殊字符Python源码文件默认UTF-8，所有字符串都是unicode字符串word='字符串'sentence

信xin.·2021-11-18 23:30

上岸算法LeetCode Weekly Contest 264解题报告

代码展示classSolution{publicintcountValidWords(Stringsentence){String[]words=sentence.split("");intcount=

·2021-10-25 09:47

NLP 中文分词-双向匹配算法（理论+Python实现）

importtimeimportreclassSegment:#数据成员sentence=""MaxLen=0pos=0len=0result_MM=""#存放MM分词结果result_RMM=""#存放

·2021-10-06 16:39

语义相似度模型SBERT ——一个挛生网络的优美范例

arxiv.org/abs/1908.10084论文中文翻译：https://www.cnblogs.com/gczr/p/12874409.html源码下载：https://github.com/UKPLab/sentence-transformers

xieyan0811·2021-10-05 20:38

论文阅读“ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer”

YanY,LiR,WangS,etal.ConSERT:AContrastiveFrameworkforSelf-SupervisedSentenceRepresentationTransfer[J].arXivpreprintarXiv:2105.11741,2021.摘要粗读学习高质量的句子表征有利于广泛的自然语言处理任务。虽然基于BERT的预训练语言模型在许多下游任务上都取得了很高的性能，但

掉了西红柿皮_Kee·2021-09-15 21:07

NLP实践——Sentence-transformer + FAISS 语义搜索

Sentence-transformer+FAISS语义搜索1.关于FAISS2.安装FAISS3.下载预训练模型和数据集4.获取embedding5.创建索引并训练6.应用1.关于FAISS在上一篇博客中介绍了

常鸿宇·2021-08-31 21:47

NLP实践——基于SBERT的语义搜索，语义相似度计算，SimCSE、GenQ等无监督训练

SBERT介绍2.基本应用2.1语义相似度计算2.2语义搜索2.3聚类和主题模型2.4图片检索3.无监督方法的训练3.1SimCSE3.2TSDAE3.3GenQ3.4CT0.由SBERT引发的一些思考从去年sentence-transformer

常鸿宇·2021-08-23 20:40

sentence

我以结婚为目的，和你谈恋爱，我以你为终点，以幸福为目标，将我所有深情都给你，即使我没有那么优秀。如果你不曾出现，我还是原来那个我，虽然孤独，但是并不孤单，你来时携风，带雨，你走时，乱了四季，我久病难医。

橙萌逅爱·2021-08-21 00:24

A sentence a day 5

欲望与心累成正比Themoredesiresyouhave，themoreexhaustedyoubecome

enjune310·2021-06-26 20:37

中文分词系统实验报告：jieba和IK Analyzer

1.配置安装jiebapipinstalljieba2.jieba三种分词模式尝试jieba的分词一般用cut函数完成，函数定义如下：defcut(sentence,cut_all=False,HMM=

哇噗嘟嘟嘟·2021-06-26 19:17

自然语言处理N天-AllenNLP学习（完整实例，预测论文发表场合-上篇）

去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->WordID->WordEmbedding的过程(TobiasLee：文本预处理方法

我的昵称违规了·2021-06-23 21:12

06-字符串使用基础

python中，单双引号没有区别，表示一样的含义sentence='tom\'spetisacat'#单引号中间还有单引号，可以转义sentence2="tom'spetisacat"#也可以用双引号包含单引号

凯茜的老爸·2021-06-22 12:11

2018-08-07

判断答案者）注：1、答案前置2、被动句主动句考notes：#section2/4；双重读题法1、学术英文2、篇幅长、听力内容有难度3、大小标题，结构清晰Summarycompletion:（sentence

AlistenLee·2021-06-22 06:05

从Siamse孪生网络到Sentence-BERT综述

文本匹配一直是自然语言处理（NLP）领域一个基础且重要的方向，一般研究两段文本之间的关系。文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，都可以看作针对不同数据和场景的文本匹配应用。最近，我和小伙伴们参与了阿里天池““新冠疫情相似句对判定大赛”，比赛任务：根据真实场景下疫情相关的肺炎、支原体肺炎等患者提问句对，识别相似的患者问题，就是典型的文本相似匹配应用。截止3月18日，我们团队在942支参

top_小酱油·2021-06-21 19:53

2019-08-04 stoke

英英释义：tomakeafeelingstronger基本意思是“给…添煤(或柴火）”，也经常引申用来表示“鼓动”“加剧”，和我们中文的”煽风点火“一个意思sentence1.前不久曾轶可与北京边检发生了一场冲突

大兄弟的铲屎官·2021-06-20 11:07

[uni-app+unicloud]诗歌起名小程序开发到上线

通过古诗词匹配生成姓名1.1创建项目1.2uni-app前端配置组件选择单选框radio输入框input按钮button{{item}}起名{{userName}}{{item.name}}[{{item.sentence

·2021-06-18 21:46

Structured self-attention sentence embedding

这是一篇2017年的ICML顶会M是一句话的embedding,来自于LSTM中的隐藏层，每个单词的注意力来自于傍边的（b)从这个图中可以看到，旁边的注意力机制，这里边的注意力机制相当于连续两个没有bias的全连接。这个注意力机制，文章还写了一个A的归一化，但是没什么用。最后的权重计算r个权重的和作为第n个数据的权重。感觉这个方法没有太多的可解释性。

cggl·2021-06-16 09:56

论文|《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

论文https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf摘要文章报告了一系列神经网络的实验，利用预训练的词向量来训练网络，完成句级别分类任务。文章展示了少许超参数调整和静态词向量的简单CNN能在多个基准上达到完美的效果。学习任务特定的词向量通过微调获得了性能上的进一步提升。另外，提出了一个简单改进的架构，允许使用任务特定的词向量和静态的词向量。这里讨论的CNN模型在7项任务中有4

zcyzcy·2021-06-15 07:00

116. 【论文理解】SBERT

Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-NetworksAbstractBERT不适合语义相似性搜索和非监督任务（聚类）Sentence-BERT

十里江城·2021-06-12 19:37

“我爱你”的下半句（The second sentence of "I love you"）

“我爱你”只是上半句，真正比“我爱你”更重要的是下半句。我们都明白“我爱你”并不是像吃饭这个词一样能随意出口的，甚至在有些时候我们说它的时候闪耀着梦想的色彩：圣洁，不受任何外力的诱惑和控制；圣洁，不夹杂任何利益的驱使；长久，穿越所有的风风雨雨；温暖，滋润两个孤单寂寞的灵魂。我们面对这三个字时真正要问的是：我们可以怎样来成全爱？我们可以怎样来表达爱？我们可以怎样来维持爱？我们可以怎样来留住爱？图片发

非常Talents·2021-06-12 06:31

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