sentence 第7页

【读论文】一种通用句子编码：Universal Sentence Encoder

USE目标模型结构训练通用句子编码器是google在2018年提出的将句子编码成嵌入向量的模型，这些嵌入向量专门针对将学习转移到其他NLP任务。文章中指出，对于许多NLP任务，可用的训练数据有限。这对数据饥渴的深度学习方法提出了挑战。由于注释有监督的训练数据的成本很高，对于大多数研究或行业NLP任务，通常无法使用非常大的训练集。许多模型通过使用隐式执行有限的迁移学习来解决如word2vec，Glo

helluy·2022-12-19 00:29

【三】头歌平台实验-规则分词法

第1关：正向最大匹配法要求：实现正向最大匹配算法，基于所输入的词典，完成对sentence的分词并输出分词结果。defcutA(sentence

霜淮子·2022-12-18 11:17

NLP基础核心技术（语法模型和语法树）

1，写入语法规则simple_grammar="""sentence=>noun_phraseverb_phrase#句子语法结构：名词后面接上动词noun_phrase=>ArticleAdj*noun

WJY991202·2022-12-16 12:41

SBERT-WK: A Sentence Embedding Method byDissecting BERT-based Word Models

https://arxiv.org/pdf/2002.06652.pdfI.INTRODUCTIONOnelimitationofBERTisthatduetothelargemodelsize,itistimeconsumingtoperformsentencepairregressionsuchasclusteringandsemanticsearch.Oneeffectivewaytosol

还卿一钵无情泪·2022-12-16 07:25

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

Self-Guided Contrastive Learning for BERT Sentence Representations

文章链接:《Self-GuidedContrastiveLearningforBERTSentenceRepresentations》文章的背景:尽管bert及后续很多优化的变体，但是对用于句子相似度计算的句子如何最优的表征,这块的结论并不是很清晰。比如之前常用的方法是直接取bert的倒数第一层或者倒数第二层的[cls]向量作为句子表征。然而我们实际中拿这个[cls]向量直接计算句子相似度的时候就

chvalrous·2022-12-16 07:22

BERT Sentence embedding基于bert的句子级别的向量表示

【搬运工】在某些情况下，比如我最近遇到的句子级别的序列标注任务，使用BERT得到句向量，是一个可以快速跑通baseline模型的选择，如何使用预训练bert表征句子向量，我自己常用的方法有以下三种1.[CLS]token对应的encoding最原始的方法，使用模型的[CLS]token对应的encoding，可以看huggingface的transformers首页的quicktour有简单的ex

Yolo_C·2022-12-16 07:52

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

第1关：Jieba 在关键词提取中的应用

importjieba.analysesentence=input()#任务：基于jieba中的TF-IDF算法完成对sentence的关键词提取，提取前三个关键词并以一行输出#**********Begin

好牛叉·2022-12-15 13:37

tensor用方括号取值给定坐标选取部分元素

二、问题背景上周自己写CRF的时候遇到了一个问题，在pytorch官方的BI-LSTMCRF教程中，代码如下def_score_sentence(self,feats,tags):#Givesthescoreofaprovidedtagsequenc

qq_27844739·2022-12-14 20:58

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

xieyan0811·2022-12-14 10:16

bert之预训练（pretrain）

一、数据准备document:每个样本是document粒度的，每个document用空行分隔sentence：每个document又拆分为sentence，用换行符区分每个document包含n个（n

江南丶·2022-12-14 08:06

PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with Prompts （通篇翻译）

PromptBERT：使用提示改进BERT句子嵌入TingJiang1∗,ShaohanHuang3,ZihanZhang4,DeqingWang1†,FuzhenZhuang2,FuruWei3,HaizhenHuang4,LiangjieZhang4,QiZhang41SKLSDELab,SchoolofComputer,BeihangUniversity,Beijing,China2Inst

黑子小明·2022-12-14 06:49

Pythoh 测试

1、2000=3.8)lines.append(s.upper())forsentenceinlines:print(sentence)10、输入一系列由空格分隔的单词，在删除所有重复的单词，将其按字母顺序排序后打印这些单词

Yake1965·2022-12-12 18:36

ONNX 加速模型推理

1.安装onnxpipinstallonnxonnxruntime2.加载模型并转存模型为onnx格式，并测试使用实例为sentence-transformers预训练模型计算相似度classTest(

FB1024·2022-12-12 16:11

jieba分词功能函数解析

：jieba.cut：该方法接受三个输入参数：需要分词的字符串;cut_all参数用来控制是否采用全模式；HMM参数用来控制是否适用HMM模型‘’’jieba分词主函数，返回generator参数:-sentence

Claire_Mk·2022-12-12 06:29

Python循环之for循环-python for循环嵌套

for循环的格式：for循环语句格式接下来我们通过实例来具体讲解for循环的使用：1.通过for循环遍历字符串：通过for循环遍历字符串sentence=“iloveyou”foriinsentence

普通网友·2022-12-10 04:37

一文梳理推荐系统中Embedding应用实践

自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。

文文学霸·2022-12-09 19:33

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

Convolutional Neural Network For Sentence Classification解析(三)

Twitter文本预处理三、CNN进行Twitter情感分类实现YoonKim的代码包含三个文件，一个process_data.py，一个conv_net_classes.py，另一个是conv_net_sentence.py

lyy14011305·2022-12-07 17:43

基于CNN-LSTM命名实体识别和关系抽取联合学习

英文可以不用分词，英文单词之间已经由空格分割，中文预料需要使用分词工具进行分词，常见的分词工具有StandNLP、ICTCLAS、Ansj、FudanNLP、HanLP、结巴分词等）；2将原始的训练语料转化成一个sentence

毛线岛民·2022-12-07 12:29

详细介绍NLP中文分词原理及分词工具

词典：“秦皇岛”“岛”“今天”“天晴”“晴空万里”“万里”……根据当前词典，单词扫描的最大长度max=4正向最大匹配函数：defFMM(dict,sentence):#正向最大匹配算法FMM函数，参数dict

若年封尘·2022-12-06 07:52

4.每天不同时间段通过微信发消息提醒女友

目录sentence_good_dinner.txtREADME.MDsay_to_lady.pysentence_good_dream.txtsentence_good_lunch.txtsentence_good_dinner.txt

SYBH.·2022-12-05 23:04

使用spacy报错TypeError: Argument ‘other‘ has incorrect type (expected spacy.tokens.token.Token, got str)

使用nlp时，请尝试：sentence='ThelegislationallowedCaliforniatobeadmittedtotheUnionaswhatkindofstate?'

anshiquanshu·2022-12-05 07:24

图神经网络关系抽取论文阅读笔记（六）

一个新颖的关系元组抽取级联二元标记框架(ANovelCascadeBinaryTaggingFrameworkforRelationalTripleExtraction)1.1引言本文提出了关系三元组重叠的问题（一个sentence

程哥哥吖·2022-12-04 15:05

笔记 | gensim的simple_preprocess

gensim.utils.simple_preprocess()，用于将句子分割为单词列表，效果等同于sen="mydaddyisaabgoodmanman"sp=gensim.utils.simple_preprocess(sen)print(sentence

cx元·2022-12-03 14:10

pytorch ner

将一句话进行实体标注，如以下格式JohnlivesinNewYorkB-PEROOB-LOCI-LOC我们的数据分为两个，sentence.txt和labels.txt：#sentences.txtJohnlivesinNewYorkWhereisJohn

Claroja·2022-12-03 14:05

SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings(EMNLP 2021)

SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings(EMNLP2021)Motivation无监督的SimCSE将句子过两次预训练模型得到两个不同的embedding作为正例对，将同一batch中的其他句子作为负例，模型从所有例子中预测出唯一的正例。有监督的SimCSE使用NLI数据，将蕴含关系对作为正例，矛盾关系及batch内其他的句子作为负

默默无闻的[UNK]·2022-12-02 14:21

论文解读SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

简介这是一篇方法很简单效果却十分好的论文，直接将语义相似度sota提升了好几个百分点。背景对比学习Contrastivelearningaimstolearneffectiverepresentationbypullingsemanticallycloseneighborstogetherandpushingapartnon-neighbors(Hadselletal.,2006)对比学习可以拉开

黑夜使者·2022-12-02 14:20

文献阅读：SimCSE：Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

文献阅读：SimCSE：SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings1.文献内容简介2.主要方法介绍3.主要实验介绍1.STSExperiment2.DownsteamExperiment4.讨论1.lossfunction考察2.其他正例构造方式考察3.消解实验5.结论&思考文献链接：https://arxiv.org/abs/2104.08821v

Espresso Macchiato·2022-12-02 14:48

相似度_对抗学习：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings这篇论文，我觉得有意思。在创造对抗学习的正负例时，正例直接使用它本身。将同一个句子传递给预先训练好的编码器两次：通过应用两次dropout，我们可以得到两个不同的嵌入作为“正实例”。然后，我们把同一小批中的其他句子作为“负实例”。我们首先描述了一种无监督的方法，它采用输入句子并在对比性目标中预测

等景，不如找景·2022-12-02 14:47

问题解决：SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame...

在函数中修改：defcountGroupWord(df_sentence):stop_words=list(stopwords.words('english'))....df_sentence['classId

weixin_30906671·2022-12-02 12:19

tokenizer.tokenize(), tokenizer.encode() , tokenizer.encode_plus() 方法介绍及其区别

fromtransformersimportBertTokenizer#BertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')#bert分词器sentence

CodeWang_NC·2022-11-30 05:29

NLP深入学习——什么是词向量和句向量（Word Embedding and Sentence Embedding）

文章目录返回主目录词向量（WordEmbedding）句向量（SentenceEmbedding）①Averging法则②LSTM/RNN返回主目录这是一个系列的文章，点击返回综合目录页词向量（WordEmbedding）词向量（Wordembedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。【说明：上面是二

superbfiy·2022-11-29 10:34

Word2Vec的参数解释

英文可以不用分词，英文单词之间已经由空格分割，中文预料需要使用分词工具进行分词，常见的分词工具有StandNLP、ICTCLAS、Ansj、FudanNLP、HanLP、结巴分词等）；2.将原始的训练语料转化成一个sentence

小白的进阶·2022-11-28 18:38

std::vector中swap()函数使用解析以及去重复操作

1、常用方式，交换vector内部的两个元素intmain(intargc,char*argv[]){std::vectorsentence;sentence.push_back("hello");sentence.push_back

欧特克_Glodon·2022-11-28 15:29

CGMH: Constrained Sentence Generation by Metropolis-Hastings Sampling

Abstract在自然语言生成的实际应用中，除了流畅度和自然度的要求外，通常还有一些其他的约束。已有的一些语言生成技术基于RNN实现，对于这类方法，不容易在维持生成质量的同时对其添加约束。文本提出CGMH，通过Metropolis-Hastingssampling来实现受约束的句子生成。CGMH允许施加复杂的约束，如要求在生成的句子中必须出现多个关键词，这在传统基于RNN的方法中是无法做到的。CG

chansonzhang·2022-11-27 19:28

LeetCode_前缀树_648.单词替换

现在，给定一个由许多词根组成的词典dictionary和一个用空格分隔单词形成的句子sentence。你需要将句子中的

星许辰·2022-11-26 16:26

【调参Tricks】WhiteningBERT: An Easy Unsupervised Sentence Embedding Approach

【调参Tricks】WhiteningBERT:AnEasyUnsupervisedSentenceEmbeddingApproach目录总述模型实验及结论代码优化参考总述该文主要介绍了三种使用BERT做SentenceEmbedding的小Trick，分别为：应该使用所有tokenembedding的average作为句子表示，而非只使用[CLS]对应位置的表示。在BERT中应该使用多层的句向量

京城王多鱼·2022-11-26 12:08

中文自然语言处理--jieba基于 TextRank 算法进行中文文本中的关键词提取

不同的节点会有不同的权重，权重高的节点可以作为关键词#-*-coding:utf-8-*-importjieba.analyse#采用的语料来自于百度百科对人工智能的定义，获取Top5关键字，用空格隔开打印sentence

糯米君_·2022-11-26 02:14

pytorch bert测试代码中BertForSequenceClassification函数的输入(一条或多条)输出

三个特征的代码：参数example是文本的list:[sentence,sentence,s

一小坨北北·2022-11-24 18:38

ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs论文解读

发表时间：2015论文链接:https://arxiv.org/pdf/1512.05193.pdf开源代码：https://github.com/galsang/ABCNN(tensorflow)https://github.com/lsrock1/abcnn_pytorch(pytorch)代码语言：python适用:AnswerSlection(AS)paraphraseidentifica

勤劳的凌菲·2022-11-24 15:54

#####haohaohao#金融领域文档级别事件抽取-Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial E

源码&数据集【1】已开源github：Doc2EDAGpaper地址：paper原文金融领域数据有以下两种特征：①事件元素分散（Arguments-scattering）：指事件论元可能在不同的句子（Sentence

mishidemudong·2022-11-24 00:08

御风而行Carrie·2022-11-24 00:02

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

PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with Prompts

这篇文章用Prompt减少偏差token偏差，传统的BERT输出的向量，在句子语义相似度方面的表现是不好的。作者发现原因主要由两点组成：statictokenembeddingbiases和ineffectivelayers，而不是highcosinesimilarityofthesentenceembeddingNLP名词解释：各向异性(Anisotropic)-知乎论文里这一段其实也是他们论文

一锅炖海鲜·2022-11-23 14:31

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

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification用于句子分类的卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification论文任务：用卷积神经网络（CNN）在预先训练好的词向量上进行句子级分类任务论文借用的深度学习模型：卷积神经网络（CNN）利用层与卷积滤波器应用于局部特征。最初发明用于计算机视觉的CNN模型，后来被证明对NLP有效，并在语义分析、搜索查询检索、句子建模和其他传统NLP任务中取得了优异的结果。论文核

悦悦是个小可爱·2022-11-22 21:11

推荐频道

sentence