sentence-bert

sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型

目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料

技术瘾君子1573·2024-09-02 10:12

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，在V100GPU上耗时约65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

javastart·2024-02-02 00:03

微软最新研究成果：使用GPT-4合成数据来训练AI模型，实现SOTA！

此外，大部分方法采用BERT作为编码器，如非常经典的Sentence-BERT和SimCSE通过在推理数据集上对BERT进行微调学习文本嵌入。但现在LLMs技术发展得如火如荼

夕小瑶·2024-01-09 16:02

大型语言模型：SBERT — Sentence-BERT

@slavahead一、介绍Transformer在NLP方面取得了进化进步，这已经不是什么秘密了。基于转换器，许多其他机器学习模型已经发展起来。其中之一是BERT，它主要由几个堆叠的变压器编码器组成。除了用于情感分析或问答等一系列不同的问题外，BERT在构建词嵌入（表示词的语义含义的数字向量）方面也越来越受欢迎。以嵌入的形式表示单词具有巨大的优势，因为机器学习算法不能处理原始文本，但可以对向量的

无水先生·2023-12-20 16:39

BERT-flow｜CMUx字节推出简单易用的文本表示新SOTA！

2015年到18年间有很多优秀的文本表示模型，祭出宝图：但基于交互的匹配模型明显优于单纯的表示，再加上BERT出来，就很少有人再去研究了，2019年只有一个Sentence-BERT

李rumor·2023-11-05 17:30

阅读笔记5：（SBERT）Sentence-BERT:Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

目录-Motivation：论文想要解决的问题-Methodology：本文提出的方法-experiment：实验结果Motivation-Bert直接生成的sentencerepresentation（SR）不能很好的表达句子的语义。（相似的句子距离更近）-所以设计网络来finetunebert，使得可以获取nice的SRMethodology-SBERTarchitecturewithclas

tuhaha·2023-10-31 15:59

[论文笔记]Sentence-BERT[v2]

引言本文是SBERT(Sentence-BERT)论文1的笔记。SBERT主要用于解决BERT系列模型无法有效地得到句向量的问题。很久之前写过该篇论文的笔记，但不够详细，今天来重新回顾一下。

愤怒的可乐·2023-10-20 13:30

SentenceTransformer 之论文解读

摘要原文标题：Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks链接：https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf

xiao4816·2023-10-02 13:37

用两成数据也能训练出十成功力的模型，Jina Embeddings 这么做

传统的句向量模型，比如Sentence-BERT和Sentence-T5，通常需要数十亿级别的句子

·2023-09-22 12:02

Sentence-BERT：使用Siamese BERT网络进行句子嵌入

SiameseBERT基于BERT模型的孪生网络结构，Siamese一词表示网络结构共享参数和权重。SiameseBERT常用于处理文本相似度任务，如句子对匹配、问答系统等。它通过两个输入句子分别输入到两个共享参数的BERT模型中，获取句子的语义表示。然后，通过对比两个句子的语义表示，可以计算他们之间的相似度或者相关性。基本思想是通过通过共享参数的BERT模型来学习句子的语义表示，使得相似的句子在

露葵025·2023-07-16 14:13

5分钟 NLP系列 — SentenceTransformers 库介绍

阅读论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsus

deephub·2023-06-09 20:30

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

https://arxiv.org/abs/1908.10084适合用于离线输出句子的embedding

赵虹杰·2023-04-03 18:04

语义相似度、句向量生成超强模型之SBERT《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》

1前言随着2018年底Bert的面世，NLP进入了预训练模型的时代。各大预训练模型如GPT-2，Robert，XLNet，Transformer-XL，Albert，T5等等层数不穷。但是几乎大部分的这些模型均不适合语义相似度搜索，也不适合非监督任务，比如聚类。而解决聚类和语义搜索的一种常见方法是将每个句子映射到一个向量空间，使得语义相似的句子很接近。说到这，可能有的人会尝试将整个句子输入预训练模

*Lisen·2023-01-29 14:24

文献记录 - Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

文献地址：https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf主要内容：该论文主要是通过Siamese模型通过两个bert输出句子对的相似度，和bert原生的句子对匹配task来说，速度大大提升（以证实）。（准确率文中没有拿原生的方法对比，而是用bert直接输出的向量求余弦来的对比的（该方法效果极差），所以还不知道准确率是否比bert原生的方法好）摘要bert或robert已经

wenqiang su·2023-01-29 14:54

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks解读

摘要使用bert和roberta来计算句子相似度太耗时，本文作者提出sentence-bert，使用孪生或三生网络对bertpretrain进行修整，在sentenceembeddingsmethods

qq_33221657·2023-01-29 14:47

[论文阅读笔记68]Sentence-BERT

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks达姆施塔特工业大学--德国EMNLP20191791CitationsReimers

happyprince·2023-01-29 14:44

【文献翻译】Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

Sentence-BERT：使用SiameseBERT网络的句子嵌入【摘要】虽然BERT和RoBERTa在语义文本相似性(STS)句对回归任务上取得了最新的性能，但是它需要将两个句子都输入网络，这会导致巨大的计算开销

春日思绪·2023-01-29 14:13

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

因此这篇论文的作者提出了Sentence-BERT(SBERT)，其使孪生或三生网络架构（siameseandtriplet

jst100·2023-01-29 14:13

文献阅读：Sentence-BERT：Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

文献阅读：Sentence-BERT：SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.主要方法介绍3.主要实验内容1.UnsupervisedSTS2

Espresso Macchiato·2023-01-29 14:12

Raki的读paper小记：Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作InferSentUniversalSentenceEncoderSkip-Thought面临挑战BERT在文本语义相似度上达到了sota，然而，它需要将两个句子都送入网络，这导致了大量的计算开销。在10,000个句子的集合中找到最相似的一对，需要用BERT进行大约5千万次

爱睡觉的Raki·2023-01-29 14:10

相似度_基于Bert_2019：Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks论文核心对预训练的BERT网络进行修改，使用连体和三连体网络结构，得出有语义的句子嵌入，

QianTu&·2023-01-29 14:39

文献阅读笔记 # Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

《Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks》用于快速搭建NLP任务的demo的开源项目sbert的原始论文，star数很多，EMNLP2019

真·skysys·2023-01-29 14:07

文本匹配利器：从孪生网络到Sentence-BERT综述

本文首发于公众号【NLP情报局】，如需转载请声明作者和来源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。1、Siamese孪生网络在正式介绍之前，我

_Giant·2023-01-16 08:52

Sentence-BERT 论文阅读

BERT、RoBERTa已经在文本语义相似度任务（semantictextualsimilarity，STS）上达到了sota。然而，BERT要求句子对拼接到一起再传入模型中，这会导致巨大的计算开销——例如，在10000条句子中寻找最相似的两条，则需要约5*10^7次计算，如果使用BERT，则需要约65小时，这导致许多涉及篇章向量的任务，如相似度计算、聚类等无从开展。基于此，我们提出了senten

_illusion_·2023-01-16 08:52

SentenceTransformers

论文：Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks官网：https://www.sbert.net/安装pipinstall-Use

桂花很香,旭很美·2023-01-13 08:51

SimCSE 论文笔记

学习通用句向量是自然语言处理中一个基本的问题，在sentence-bert中已经证明过原始bert生成的句向量在语义相似度任务中表示非常差，但在经过孪生网络的训练后就能生成很好的句向量表

shuaiZuJiaoFu·2023-01-12 19:41

用Bert获取句子向量，并计算句子相似度

一、句子向量我用的是sentence-bert，它封装在sentence-transformer中：fromsentence_transformersimportSentenceTransformermodel

阿袁的小园子·2023-01-08 00:37

Sentence-Bert论文笔记

IntroductionSentence-BERT网络结构主要是用来解决bert模型在语义相似度搜索任务的不足。简单通俗地讲，就是借鉴孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个bert模型中（但这两个bert模型是参数共享的，也可以理解为是同一个bert模型），获取到每个句子的句子表征向量；而最终获得的句子表征向量，可以用于语义相似度计算，也可以用于无监督的聚类任务。对于同样的10000个句子，我

杞墨·2022-12-16 07:55

论文笔记 | Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

作者：迪单位：燕山大学论文地址代码地址论文来源：EMNLP2019前言虽然BERT和RoBERTa在诸如文本语义相似度等任务上达到了SOTA效果，但是它们还存在一些缺点：在这些任务中，它们需要将比较的两个句子都传入到模型中计算，计算开销过大。BERT模型在一个1W句子集合中，找出最相近的一个句子对，需要5千万次推断计算（约65小时）才能完成，所以BERT并不适合语义相似度搜索等任务。在该论

期待成功·2022-12-16 07:24

进击！BERT句向量表征

文章目录前言Sentence-Bert（EMNLP2019）核心思路BERT-flow（EMNLP2020）核心思路BERT-whitening核心思路ConSERT（ACL2021）核心思路正例构建方式负例构建方式

JMXGODLZ·2022-12-16 07:54

CoSENT:比sentence bert更好的向量表征

文章的总结有监督的文本表征主流方案是sentencebert，虽然sentenceBERT效果还行，但是存在训练和预测不一致的问题，而一些文章也指出而如果直接优化预测目标cos值，效果往往特别差（如CoSENT（一）：比Sentence-BERT

orangerfun·2022-12-16 07:21

相似度衡量：苏剑林博客-3

Sentence-bert是利用bert对两个句子判断相似度。左图是训练期间的相似度计算方法，右图是推来过程中的相似度计算方法。

等景，不如找景·2022-12-09 07:03

Sentence-BERT学习

适用领域：1.句向量生成2.语义相似度计算3.语义搜索4.无监督任务（聚类）1.1表示型模型（单塔模型）BERT和RoBERTa在文本语义相似度（SemanticTextualSimailarty)等句子回归任务上，已经达到SOTA的结果，其语义相似度计算的处理方式是构造句子对[CLS]sen1[SEP]sen2输入到模型中，通过各种句子间的特征交互完成相似度计算，这就是交互式模型，但是它们都需要

dream_home8407·2022-11-23 20:35

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

原文链接：https://aclanthology.org/D19-1410.pdf概述问题：BERT和RoBERT模型在进行语义匹配的时候，需要将每个可能的组合都输入到模型中，会带来大量的计算（因为BERT模型对于句子对的输入，使用[SEP]来标记句子间的分隔，然后作为一个句子输入模型）。比如在10000个句子中找到与每个句子最相似的句子对，需要进行5千万次运算，大约65个小时。因此，BERT就

pepsi_w·2022-11-23 11:37

[自然语言处理]文本主题相关(TF-IDF/LDA/Sentence-BERT)

微博热搜低频用户·2022-09-21 17:39

文本语义表征(Sentence-Bert、Simcse)的应用和实践

谈笑风生...·2022-06-27 07:48

语义匹配（一）【NLP论文复现】Sentence-BERT 句子语义匹配模型的tensorflow实现以及训练Trick

Sentence-BERT句子语义匹配模型的tensorflow实现以及训练trick论文模型回顾建模与训练模型代码部分数据处理训练模型训练Tricktrick1warmup代码实现：trick2focalloss

是算法不是法术·2022-05-21 07:01

Sentence-BERT 语义相似度双塔模型

论文介绍发表：2019，EMNLP论文题目：《Sentence-BERT：sentenceembeddingsusingsiaeseBERT-networks》论文地址:https://arxiv.org

Weiyaner·2022-05-21 07:25

sentence-BERT

Abstract朴素bert和roberta在句子分类和句子对回归表现好，但因为模型结构问题不适用于语义相似度检索和聚类。【朴素bert即是语言模型也是估计器，不能拿出单独的句向量】作者改变了朴素Bert的结构为孪生和三胞网络，可以获得好的句向量，保证了精度的同时极大加快了速度。Introduction新的模型适用于大规模的语义检索。新的模型把孪生网络的特征提取层换成了bert以往人们的做法是用所

张寂黯·2022-05-21 07:54

解读万方学术检索——SimCSE、Sentence-BERT…

又是一年开学季，看着大批莘莘学子步入高校，同时又有大批学生即将面临毕业，这一年要饱受论文的洗礼。在学术论文领域，几乎每一位大学生都避不开论文检索、查重环节。想写出一篇高质量论文，前期大量的信息储备必不可少，而文献检索成为我们获取信息的重要途径。万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合了数亿条全球优质知识资源，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为决策主体、科研主体、创新主体

Evan-yzh·2022-05-21 07:17

预训练句子表征——【EMNLP 2019】Sentence-BERT

1.介绍在许多NLP任务（特别是在文本语义匹、文本向量检索等）需要训练优质的句子表示向量，模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句子语义上的相关程度，从而决定其匹配分数。尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能，但其自身导出的句向量（【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均）质量较低。由于BERT输出token向量预训练中，后面接的的

小爷毛毛（卓寿杰）·2022-05-21 07:16

BERT句向量(一)：Sentence-BERT

前言句向量：能够表征整个句子语义的向量，目前效果比较好的方法还是通过bert模型结构来实现，也是本文的主题。有了句向量，我们可以用来进行聚类，处理大规模的文本相似度比较，或者基于语义搜索的信息检索。例如搜索系统中的输入query和匹配文档document、Q&A任务的问题和答案等等，都可以转化为计算两个句子的语义相似/相关度，相关度最高的n个作为模型的返回结果。题外话这种类似的模型一般称为pass

我就算饿死也不做程序员·2022-05-21 07:15

Sentence-BERT论文阅读笔记

目录1.第一篇论文《Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks》1.1论文基本信息1.2动机1.3模型1.4.实验1.4.1训练所用的数据集

梆子井欢喜坨·2022-05-21 07:08

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

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

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