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

  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

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, words1 = ["great", "acting", "skills"] and words2 = [&

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, "great acting skills" and "fine drama talent" are similar, if th

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

使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单,但也有比较明显的缺点:没有考虑词序且词向量区别不明确.如下面两个句子: "北京的首都是中国"与"中国的首都是北京"的相似度为1. "学习容易"和"学习困难"的相似度很容易也非常高. 为解决这类问题,需要用其他方法对句子进行表示,LSTM是常用的一种方式,本文简单使用单层LSTM对句子重新表示,并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量. 数据准备 训练和测试数据包

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, "great acting skills" and "fine drama talent" are similar, if th

import jiebafrom jieba import analyseimport numpyimport gensimimport codecsimport pandas as pdimport jieba.posseg as pogfrom gensim.models import Word2Vecfrom gensim.models.word2vec import LineSentence#获取训练语料def data_handle(data): n = data.shape[0] d

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, words1 = ["great", "acting", "skills"] and words2 = [&

import mathfrom math import isnanimport pandas as pd#结巴分词,切开之后,有分隔符def jieba_function(sent): import jieba sent1 = jieba.cut(sent) s = [] for each in sent1: s.append(each) return ' '.join(str(i) for i in s)def count_cos_similarity(vec_1, vec_2): if le

Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings), and a list of similar word pairs pairs, determine if two sentences are similar. For example, words1 = ["great", "acting", "skills"] and words2 = [&

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,

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

BERT相关论文.文章和代码资源汇总 4条回复 BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读. 1.Google官方: 1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805 2) Github: ht

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

  Hugging Face是什么?它作为一个GitHub史上增长最快的AI项目,创始人将它的成功归功于弥补了科学与生产之间的鸿沟.什么意思呢?因为现在很多AI研究者写了大量的论文和开源了大量的代码,但是AI工程师又不能直接很好的使用,而Hugging Face将这些AI模型进行了更好的封装,满足了AI工程师的生产实践需要,大大降低了AI模型使用的门槛.Hugging Face已经共享了超100,000个预训练模型,10,000个数据集,涵盖了 NLP.计算机视觉.语音.时间序列.生物学.强化学

1. 引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding,本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding,包括利用释义数据库PPDB.自然语言推理数据SNLI.以及综合利用监督训练数据和无监督训练数据. 2. 基于释义数据库PPDB 2015发表的论文Towards universal paraphrastic sentence embeddings提出使用PPDB(the Paraphrase Database)来学习通用的sen

本篇博文是数据挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理论部分,下一篇是代码实战.       我们在比较事物时,往往会用到“不同”,“一样”,“相似”等词语,这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较.只有通过比较才能得出结论,究竟是相同还是不同.但是万物真的有这么极端的区分吗?在我看来不是的,生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确.比如男人和女人,虽然生理器官和可能思想有些不同,但也有相同的地方,那就是都是人,就是说相似度不为0:比如石头与小草,它们对于虚拟类都是一种实体类,相似度也不

BERT模型的OneFlow实现 模型概述 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是NLP领域的一种预训练模型.本案例中,基于论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding实现了BERT模型的OneFlow版本. 模型架构 BERT 在实际应用中往往分为两步: 首先,预训练得到 BERT 语言模型

*A collection of useful repositories.* [GitHub

上下文嵌入(Bert词向量): 什么时候值得用? ACL 2018 预训练词向量 (上下文嵌入Bert,上下文无关嵌入Glove, 随机)详细分析文章 1 背景 图1 Bert 优点 效果显著 缺点 成本昂贵 (Memory,Time,  Money) (GPT-3,1700亿的参数量) 困惑 线上环境,资源受限(内存 CPU GPU) bert不一定是最佳 选择 用word2vec, glove等词向量有时候也能取得近似效果 但什么时候可以近似,需要实验说明,于是作者设计了实验 2 三种词向量