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,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

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,

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

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

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

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

Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment 作者机构:MIT,香港大学,A* STAR 论文发表:AAAI2020 论文连接:http://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AAAI-JinD.7014.pdf 概要:机器学习模型对对抗样本敏感,在对抗样本上效果下降明显.本文提出了一个生成对抗样本的模型,T

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

1,概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习,例如常见的textcnn,textrnn等,但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的,比如对话场景下的意图识别,这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话,是极容易陷入过拟合的状态.因此就有很多人研究在少量样本下如何建模.one-shot learning,few-shot learning,甚至是zero-shot learning都是旨在解决这类的问题. 本篇博客将会介绍下几种

  本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代.   本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity).   首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading."   通常,NL

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型. 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstr

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers.可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型.所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers. Transformers简单来说是一个将一组序列转换成另一组序列的黑盒子,这个黑盒子内部由编码器和解码器组成,编码器负责编码输入序列,然后解码器负责将编码器的输出转换为另一组序列.具体可以参考这篇文章<想研究B

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

微调BERT:序列级和令牌级应用程序 Fine-Tuning BERT for Sequence-Level and Token-Level Applications 为自然语言处理应用程序设计了不同的模型,例如基于RNNs.CNNs.attention和MLPs.当存在空间或时间限制时,这些模型是有用的,然而,为每个自然语言处理任务构建一个特定的模型实际上是不可行的.介绍了一个预训练模型,BERT,要求对各种自然语言处理任务进行最小的体系结构更改.一方面,在提出这个建议的时候,BERT改进了各