sentence-bert

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

论文信息题目SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks使用孪生BERT网络结构的句子嵌入作者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，sentenc-ta
rotation ㅤ   ·2022-04-01 07:24

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

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

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

SBERT论文详解

Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-NetworksAbstractBERT在句对回归任务中表现很好，但是计算开销很大。
ws_nlp_·2020-08-23 06:46

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

摘要BERT(Devlinetal.,2018)和RoBERTa(Liuetal.,2019)已经在句子对回归任务上取得了最新最好的效果，比如语义文本相似任务（STS）。然而，这需要将两个句子的都喂给网络，这就引起大量的计算消耗：从你1万个句子中找相思对，就需要用BERT进行5千万推力计算（耗时约65小时）。BERT的结构不合适语义相似搜索，同样也不适用于类似聚类的无监督任务。在本论文中，我将呈现
leap_ruo·2020-05-24 14:13
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