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

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

实际场景: 网站的用户发了一些帖子S1, S2,...,网站就要审核一下这些帖子里有没有敏感词. 1. 如果网站想查一下帖子里有没有一个敏感词P,这个文本匹配要怎么做更快? 2. 如果网站想查一下帖子里有没有敏感词P1, P2,...,这个文本匹配要怎么做更快? 单模匹配与多模匹配 从以上的实际场景中,可以抽象出来两类文本匹配的问题.这里首先将"帖子"抽象为待匹配的序列S,将"敏感词"抽象为模式串P.那目标就是看看序列S中是否包含模式串P. 如果模式串P只有一个,要

论文介绍:Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching (基于负感知注意力的图文匹配,CVPR2022) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/NAAF 主要优势: 1)不额外添加任何学习参数前提下,在基础基线SCAN上取得显著性能提升,达到SOTA: 2)模型设计简单有效,只需要SCAN 的文本-图像(Text-to-Image)单方向计算,可以大幅减少基于注意力的匹配方法检索耗时

详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac

论文题目:Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions 发表情况:ACL2019 腾讯PCG小组 模型简介 模型如图     本文的工作是基于概念图 Concept Interac-tion Graph (CIG)来做的,关于CIG的详细解释可以参看腾讯发的另一篇论文:A User-Centered Concept Mining System for Query and Document Understa

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2846 题目大意:有多个文本,多个模式串.问每个模式串中,有多少个文本?(匹配可重复) 解题思路: 传统AC自动机是计算单个文本中,模式串出现次数. 这里比较特殊,每个文本需要单独计算,而且每个匹配在每个文本中只能计数1次. 比如add,d只能计数1次,而不是:两次. 所以循环逐个对文本Find.每个Find里,进行Hash,保证每个匹配串只计数1次. 由于匹配串可重复,在Insert之前,也需要离散

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

1. 简介 AC自动机是一种多模匹配的文本匹配算法. 如果采用naive的方法,即依次比较文本串s中是否包含模式串p1, p2,...非常耗时.考虑到这些模式串中可能具有相同子串,可以利用已经比较过的那些模式串的一些信息,来优化效率.容易想到的一种方法是为这些模式串构建一个trie树,可以较好的利用模式串的公共前缀信息. 但是如果只是采用普通的trie树,仍有 如果一个模式串P1不匹配,就要重新回到根节点再找下一个模式串P2,也就是对于下一个模式串P2,要从P2的起始元素开始,依次与文本串S比较

随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法. 1.load data train_df = pd.read_csv('../data/train.tsv',delimiter='\t',names=['text','label']) print(train_df.shape) train_df.head()sentences = list(train_df['text']

问题:在字符串的开头或结尾处按照指定的文本模式做检查,例如检查文件的扩展名.URL协议类型等: 解决方法:使用str.startswith()和str.endswith()方法 >>> filename='spam.txt' >>> filename.endswith('.txt') True >>> filename.startswith('file:') False >>> url='http://www.python.org'

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

原文本通过TITLE分段 TITLE1 xxx yyy TITLE2 xxx yyy hello zzz hello TITLE3 xxx hello 类似于这样的,hello可能有多个,需要打印出含hello对应的TITLE段落,如(TITLE1不含hello,不打印): TITLE2 hello hello TITLE3 hello 我的解题思路是首先用grep找出所有包括TITLE和hello的行,然后通过sed的N把下一行(最后一行除外)读入模式空间,如果包含 /hello/,那么用P打

代码如下: 环境为VC #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <map> #include <vector> #include <cstring> #include <utility> #include <fstream> using namespace std; int* getNext(string p) {

1. 暴力求解 如下图所示.蓝色的小三角表示和sequence比较时的开始字符,绿色小三角表示失败后模式串比对的开始字符,红色框表示当前比较的字符对. 当和模式串发生不匹配时,蓝色小三角后移一位,绿色小三角移到模式串的第0位. 如果sequence长度为m, pattern长度为n,暴力求解的时间复杂度:O(m * n) 2. KMP算法 暴力求解中"当和模式串发生不匹配时,蓝色小三角后移一位,绿色小三角移到模式串的第0位."能不能多移几位呢? 在发生不匹配之前,我们已经比较一些字符,

下面的代码基于NFA算法实现了在多段字符串中匹配正则表达式,对比NFA算法可以看到它将pc由局部变量提升为类成员,以保存中间匹配状态,另外在匹配成功后将pc恢复到null状态.实际使用中,此类还应该增加一个"reset"方法,将pc值置为null,以便用户可以显式要求重新开始匹配. public class MultiSegmentNFA { private final Digraph G; // digraph of epsilon transitions private final

问题:按照特定的文本模式进行匹配或查找 解决方法: 1.简单的文字匹配,只需使用str.find().str.startswith().str.endswith()或类似的函数即可: 2.复杂的匹配,需要使用正则表达式以及re模块 >>> import re >>> text1='11/23/2016' >>> text2='Nov 23,2016' >>> if re.match(r'\d+/\d+/\d+',text1): pri

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这