1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 有一个这样的场景,QA对话系统,

参考:http://techblog.youdao.com/?p=915#LinkTarget_699word2vector是一个把词转换成词向量的一个程序,能够把词映射到K维向量空间,甚至词与词之间 的向量操作还能和语义相对应.如果换个思路,把词当做feature,那么word2vec就可以把feature映射到K维向量空间, 一.什么是 word2vec? 采用的模型有 CBOW(Continuous Bag-Of-Words,即连续的词袋模型)和 Skip-Gram 两种 word2vec

在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 query-Doc 结果对,如

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的.它是计算机与外部物理世界连接的桥梁.各种类型信号采集的难易程度差别很大. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础,集成了全文精准检索.新词发现.分词标注.统计分析.关键词提取.热点分析.文本分类过滤.文档去重.等功能,其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据采集特点: (1)利用采集技术,实现对互联网目标信息源(网站.论坛.博客.政府网站.中外媒体网站)各类碎

更新中 最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景 二.基本概念 三.语义相似度计算方法 四.参考文献 一.背景 在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构

参照当Bert遇上Kerashttps://spaces.ac.cn/archives/6736此示例准确率达到95.5%+ https://github.com/CyberZHG/keras-bert/blob/master/README.zh-CN.md 示例实现 # ! -*- coding:utf-8 -*- import json import numpy as np import pandas as pd from random import choice from keras_be

测试数据 ["美科学家发现人体新器官","科学家发现新器官"],["曝高云翔悉尼被捕","高云翔涉性侵被捕"],["走失柯基犬被摔死事件","柯基犬摔死后续"],["张继科景甜公布恋情","张继科公布恋情"] string-similarity  (gem "string-similarity")   https://githu

应用场景: 依据keyword查询与此keyword相似的信息,当中一些keyword要排除掉比如:"有限公司"."有限责任公司"."股份有限公司"等,须要创建一个排除词库表: 第一步:词库表 第二部:创建函数p_split_keyword 第三部:keyword处理 第四部:測试 select * from (select '河北沧州东塑股份有限公司',name, SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity('

最近看vue的书,居然没有提供源代码,一堆的CSS真不想手工录入,于是用手机找APP去转.发现广告普遍,于是找找网上相关的API,结果百度和阿里都有在线的API提供,于是好奇其能力如何.如于用以下两图测试了一下两者的情况.当然只是针对代码作为小测试,没有很大的参考价值.以下是两张测试的图片,第一张是vs.code的屏幕截图,第二张的利用手机拍的书本的CSS的.结论是两者都只能说大体能用,百度似乎好一些,阿里几乎将所有“{}”都分析为“()” 以下是利用electron写的分析结果截图,使用度娘A

https://cloud.tencent.com/developer/article/1005600

Page 1Published as a conference paper at ICLR 2017AS IMPLE BUT T OUGH - TO -B EAT B ASELINE FOR S EN -TENCE E MBEDDINGSSanjeev Arora, Yingyu Liang, Tengyu MaPrinceton University{arora,yingyul,tengyu}@cs.princeton.eduA BSTRACTThe success of neural net

在4/5章我们讨论过用skip-thought,quick-thought任务来进行通用文本向量提取,当时就有一个疑问为什么用Bookcorpus这种连续文本,通过预测前一个和后一个句子的方式得到的文本向量,能在下游任务里取得比较好的效果呢?这一章我们来聊聊都有哪些SOTA通用文本框架,或许直接使用它们的场景已经不多,但你依旧能在各个前沿方法中看到它们的影子.我们会主要聊聊以下内容 通用性:为啥需要通用文本表达?通用具体指什么?如何评价? 为什么部分监督模型得到的文本表达不通用? 哪些模型结构和

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨. 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级.发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc

最近工作上需要做句子语义去重相关的工作,本质上这是属于NLP中text matching(文本匹配)相关的内容.因此我花了一些时间整理了一些关于这个方向的资料,整理如下(也许会持续更新): BiMPM:   https://weibo.com/1402400261/F40cs8tIX?type=comment#_rnd1563284472799 文本匹配的综述:    https://blog.csdn.net/xiayto/article/details/81247461 知乎:如何判断两个文

简述 在文本语义相似度等句子对的回归任务上,BERT , RoBERTa 拿到sota. 但是,它要求两个句子都被输入到网络中,从而导致巨大开销:从10000个句子集合中找到最相似的sentence-pair需要进行大约5000万个推理计算(约65小时). BERT不适合语义相似度搜索,也不适合非监督任务,比如聚类. 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. 于是,也有人尝试向BERT输入单句,得到固定大小的sentene embedding.最

http://www.52ml.net/1917.html 主题模型LDA(latent dirichlet allocation)的应用还是很广泛的,之前我自己在检索.图像分类.文本分类.用户评论的主题词抽取等都用过,做feature.降维等.例如可以用主题维度来表示原来的字典维度,大大的降低了文本表示的维度.这其实也很deep learning中的对特征的抽象有点相似,通过一些聚类等的思想,将一些细粒度的特征组合到一个新的空间上去,例如主题空间. 而且GibbsSampling的LDA实现也