寻找文本中句子之间的语义连贯性 - 腾讯云开发者社区

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前沿 | 通用句子语义编码器，谷歌在语义文本相似性上的探索

语义文本相似度在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中，我们引入一种新的方式来学习语义文本相似的句子表示。...如果句子可以通过相同的答案来回答，那么句子在语义上是相似的。否则，它们在语义上是不同的。...这项工作中，我们希望通过给回答分类的方式学习语义相似性：给定一个对话输入，我们希望从一批随机选择的回复中分类得到正确的答案。...利用这种方式，我们在 STSBenchmark 和 CQA task B 等相似度度量标准上取得了更好的表现，究其原因，是简单等价关系与逻辑蕴含之间存在巨大不同，后者为学习复杂语义表示提供了更多可供使用的信息...Tensorflow 模型，给定长度不定的文本输入，返回一个语义编码。

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深度解析自然语言处理之篇章分析

这些关系通常包括但不限于衔接、连贯性和结构等方面，它们不仅对理解单一文本有重要意义，还在多文本、跨文本甚至跨模态的分析中起到至关重要的作用。...衔接关注句子或段落之间的明确联系，如转折、因果等；连贯性关注文本整体的流畅度和可读性；结构则从宏观角度审视文本，探讨如何更有效地组织信息。这三者相互关联，相互促进，共同构成了高质量的文本。...衔接涉及文本中各个语言成分如何相互关联，以形成一个整体的、连贯的信息结构。语义衔接衔接主要是一种语义关系，它使篇章的各个组成部分在语义上紧密相连。...这两个句子形成了一个连贯的篇章，因为它们都围绕着“张三参加马拉松比赛”这一主题展开。局部连贯性（Local Coherence）局部连贯性涉及篇章中前后相连的命题在语义上的联系。...整体连贯性（Global Coherence）整体连贯性则更注重篇章中的所有命题与篇章主题之间的联系，这一点在长篇文章或论文中尤为重要。示例：考虑以下的句子：小红去了图书馆。

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什么是Semantic Chunking？与固定长度切分有什么区别？

具体来说，SemanticChunking会：把文本按句子拆分计算每句话的语义向量（通过embedding模型）比较相邻句子的语义相似度当相似度出现明显下降时，就认为是一个语义单元的结束，在那里切分这样切出来的每个...核心实现步骤第一步：句子拆分先把长文本拆分成一个个句子。这看起来简单，但要处理好各种边界情况，比如缩写（"Dr.Smith"中的点不是句子结束）、引号、括号等。...四、SemanticChunking的优缺点维度SemanticChunking固定长度切分语义完整性✅优势：保持语义单元完整，不会切断主题❌劣势：可能切断段落、句子，破坏语义连贯性检索准确性✅优势：RAG...SemanticChunking：追求内容质量，像经验丰富的编辑一样理解文本的语义结构在实际应用中，SemanticChunking通过以下三步实现智能切分：句子向量化→2.相似度计算→3.语义边界识别虽然计算成本更高...深度思考1.技术选择的平衡艺术选择哪种切分方法，本质上是在准确性、性能、成本这个不可能三角中寻找平衡点。没有银弹，只有最适合当前场景的trade-off。

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两篇AAAI论文，揭示微信如何做文章质量评估

不同于其它文本分类任务（如文本主题分类、情感识别等）主要关注文本内容的语义，文章质量不止跟文章语义有关，也跟文章的写作水平有关。写作水平包括遣词造句和文章结构组织的连贯性、逻辑性。...相关研究可以分为三类：(1) 基于实体的方法，识别句子中的实体，建模相邻句子中实体的联系；(2) 基于词汇的方法，建模相邻句子的词共现信息 (3) 基于神经网络的方法，利用神经网络学习词和句字语义的向量表示...Layers 建模文章的层次连贯性得到连贯性向量；Document Layers 将句子表示向量汇聚在一起得到文章语义表示向量；最后将连贯性向量和语义向量合并起来输入到任务相关的输出层。...该部分首先提取每个句子的局部上下文(local context block) 语义，然后得到句子跟该上下文的多维连贯性表示向量。...将 CNN 中的局部连接结构和 Attention 机制相结合，相比采用线性变化做卷积计算，Local Attention 更适合将相邻句子的语义汇聚成上下文语义。 ? 图 3.

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BERT 的 Next Sentence Prediction：机制与实际应用

这一任务的设计目的是增强模型在句子级别上的理解能力，从而提升在下游任务中的表现。NSP 的核心机制NSP 的目标是预测两段输入文本是否紧密相连，即它们是否在语义上连贯或具有因果关系。...通过这种方式，BERT 在训练过程中能够学习句子间的语义关系和文本结构。输入表示在 BERT 中，两个句子的表示通过以下三部分组成：Token Embeddings：表示每个单词的词向量。...NSP 的重要性NSP 任务对以下几种下游任务具有重要意义：问答系统：在问答系统中，理解问题与答案是否语义相关是核心任务。NSP 训练使得 BERT 能够更好地建模句子之间的关系。...NSP 提供了丰富的上下文建模能力，有助于提高排序性能。文本生成与摘要：生成式任务中需要确保句子间的逻辑连贯性。NSP 提供了学习句子间连贯性的基础。...（NotNext）在这个例子中，句子 B1 和句子 A 在语义上紧密相关，而句子 B2 则偏离了句子 A 的主题。

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语义分块真的有效吗？

[1]》，论文探讨了在检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统中，语义分块（semantic chunking）与传统固定大小分块（fixed-size...基于断点的语义分块器（Breakpoint-based Semantic Chunker）：这种分块器通过检测连续句子之间的语义距离阈值来分割文本，以保持连贯性。...基于聚类的语义分块器（Clustering-based Semantic Chunker）：这种分块器利用聚类算法按语义分组句子，捕捉全局关系，并允许非连续文本分组。...大部分场景都没有明显的差距，除了 Miracl 和 NQ。而这些标*的表示这些都是基于一些较短的句子缝合到一起的，本身句子之间具有较强的独立性。...这些发现挑战了之前关于语义分块的假设，并强调了在 RAG 系统中需要更有效的分块策略。总体而言，固定大小分块对于实际的 RAG 应用来说仍然是一个更有效和可靠的选择。

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影响生产RAG流水线5大瓶颈

分块是处理存储在文件中的内容（如PDF和TXT）的重要过程，其中大文本被划分为更小、更易管理的段落，以适应嵌入模型输入限制。这些模型将文本块转换为代表它们语义含义的数值向量。...这一步骤对于确保每个文本段保持其上下文相关性并准确表示语义内容至关重要。生成的向量然后存储在向量数据库中，允许在语义搜索和内容推荐等应用中进行高效的向量化数据处理。...基于句子的分块：这种策略将文本划分为单独的句子，确保每个块捕捉完整的思想或观点；适用于侧重于句子级语义的模型。...基于行的分块：将文本分割成行，通常用于诗歌或脚本，其中每行的结构和韵律对理解至关重要。基于段落的分块：这种方法按段落对文本进行分块，非常适合保持每个文本块内的主题连贯性和上下文。...它专为在英文文本中嵌入句子和段落而设计。 BAAI/bge-large-en-v1.5：这是性能最好的文本嵌入模型之一，维度为1024，适用于嵌入整个句子和段落。

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RAG应用如何进行有效的文本切分

会尽量在自然边界（如句子结束处）进行分割，避免将完整语义拆分到不同文本块中。...它通过智能拆分长文本为语义连贯的句子组，确保后续向量化处理能保留上下文完整性，从而提升大模型在问答、知识检索等任务中的准确性。...适用场景文本结构简单、语义连贯性较弱的场景（如日志、长串无标点的字符）。快速实现分块的初步方案，作为复杂分块策略的基础参考。优缺点优点：实现简单、效率高，分块结果可预测。...适用场景结构化较强、存在多层级语义分隔的文本（如文章、书籍、长文档）。希望在控制块长度的同时，最大程度保留语义完整性的场景。优缺点优点：平衡了长度控制和语义连贯性，减少对完整语义单元的割裂。...按结构分块文本格式/逻辑结构保留结构化单元网页、Markdown、PDF报告按标点分块标点符号（语义停顿）保留完整句子/分句散文、论文、对话文本实际应用中，常结合多种策略（如递归分块中融入标点和结构信息

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RAG评估指标：指标之旅

首先，它们在评估段落的流畅性、连贯性和整体意义方面显得不足。它们对词序也相对不敏感。尽管 METEOR 尝试通过同义词和词干来解决这个问题，这些评估工具缺乏语义知识，无法识别语义变化。...最后，对于特定任务，研究表明 BLEU 和 ROUGE 分数与人类判断之间的相关性实际上相当低。由于这些原因，研究人员尝试寻找改进的指标。...BERTScoreBERTScore：为了从语义角度理解句子的真正含义，BERTScore 使用著名的基于 Transformer 的模型 BERT。...它查看我们想要评估的句子和参考句子，然后通过利用两个句子中 token 的上下文嵌入来比较它们的相似性。最终的分数是最接近 token 对的余弦相似度的加权组合。...一致性，评估答案与上下文之间的事实对齐。流畅性，评估单个句子的质量。相关性，衡量答案与真实答案之间的事实对齐。

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将句子表示为向量（上）：无监督句子表示学习（sentence embedding）

3.2 利用篇章级文本的句子连贯性 2014年发表的论文A Model of Coherence Based on Distributed Sentence Representation提出了一种基于分布式句子表示的模型...，用来判断文本连贯性(Coherence)。...) \] 虽然论文的任务是判断文本连贯性，给了后续的研究者研究句子分布式表示的启示:类似于word2vec中使用相邻词预测的方式来获得word embedding，可以通过句子连贯性这个任务自动构建数据集...Skip-Thought向量的实验结果表明，可以从相邻句子的内容推断出丰富的句子语义。...论文通过两种类型的下游任务来评测句子分布式表示的质量，分别为监督类型（包括释义识别，文本分类）和非监督类型（语义相关性：SICK数据集与STS数据集，直接计算句子向量的余弦相似度并与人类打分进行比较）。

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长文本生成更流畅，斯坦福研究者引入时间控制方法，论文入选ICLR 2022

然后，利用这个潜在空间来生成保持局部连贯性并提高全局连贯性的文本。为了完成文本生成，时间控制首先通过固定在起始点和终止点的布朗桥过程规划一个潜在的轨迹。然后它有条件地使用这个潜在规划生成句子。...在本文中，研究者根据时间控制的潜在轨迹，通过微调 GPT2 来解码潜在规划、生成文本。来自时间控制的轨迹作为文档中的抽象语义位置，指导生成精细调整的语言模型。...图 1 展示了目标如何转换为训练编码器的语言设置。客观事实取材于文献中的三句话。从同一文本中抽取的句子构成了一个平滑的潜在 trajectory，它们应该彼此接近，在潜在空间中遵循条件密度。...第 4.2 节使用文本填充任务来研究这个问题: 给定前缀和后缀，评估不同模型之间填充的效果。 3、时间可以控制全局文本动态模型吗？.... ，2019)上评估了生成句和 ground truth 填充句之间的语篇连贯性，如表 2 和表 17 所示。此外还包括人类作为补充句子的生成结果连贯程度的评估。

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RAG文档分块新思路：LGMGC如何提升文档分块的语义连贯性？

Semantic Chunking ：基于句子或段落之间显著的嵌入距离来确定断裂点，确保生成的块保持有意义和连贯。...，来确定文本中完整语义单元的边界。...优势：相较于传统方法，Logits-Guided Chunker能够更有效地捕捉上下文连贯性，生成独立、集中的语义块。 2....通过这种结合语义连贯性和不同粒度需求的方法，LGMGC能够有效地改善文档分块过程，提高RAG模型在开放域问答任务中的性能。论文实验 1....LGMGC在考虑文本块的连贯性和不同问题的粒度时，取得了最佳结果。

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ICLR2022 | 长文本生成更流畅，斯坦福研究者引入时间控制方法

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大模型重复生成内容：根因剖析与优化策略

当你的前面的条件文本过长时，大模型的输出的几个短文本会被原始的很长的条件文本淹没，继续预测下一个token的话，在模型看起来可能条件仍然是差不多的，此时如果使用greedy search，只选择概率最大的一个...token，模型极大可能会将前面已经生成的短文本重新预测成概率最大的文本，以此类推，会一直重复下去。...2、词语/短语级重复特定词汇或短语在文本中高频出现，甚至同一句话多次重复 3、句子/段落级重复相同或近似的句子、段落反复出现，例如多次解释同一概念或用不同句式重复同一观点 4、语义级重复..."总结AI技术的三大优势，每个优势需用不同的例子解释，禁止重复用词或语义重复。"...解决重复生成问题本质：在模型创造性与稳定性间寻找动态平衡。随着认知建模技术的进步，我们正在从"避免重复"走向"智能重复"，让大模型的输出既保持连贯性，又充满意料之外的智慧闪光。

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人大团队研究：面向文本生成，预训练模型进展梳理

在某些情况下，输入文本可能是由多个句子和段落组成的长文档。对于受句子或短段落约束的 PLM，它们不太能够准确地对文档中的长期依赖项进行建模。...考虑到这一挑战，分层 BERT 被提出用来学习具有自注意力的句子之间的交互以进行文档编码。...另外，在 NLP 领域，顺序保持表示输入和输出文本中语义单元（词、短语等）的顺序是一致的。最有代表性的例子是机器翻译任务。...任务角度除了新领域的特征外，在微调 PLM 时考虑特定生成任务中的语言连贯性和文本保真度等特殊问题也很有意义。增强连贯性：为了增强语言连贯性，一个重要的方法是在微调期间更好地建模语言上下文。...通过对比学习微调的模型擅长区分句子对是否相似。通过这种方法，PLM 被迫理解两个句子之间的位置或语义关系，从而获得更好的表示。

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iPIN 研究员李双印博士独家解析：循环聚焦机制如何与主题模型碰撞火花？

在李双印看来，iPIN 的业务主要集中人和企业的商业价值挖掘，凭借语义认知平台，将人从繁琐的工作中释放出来，聚焦更具价值的商业决策。...「在技术上，我们的进展还是比较突出的，比如文本生成、文本分类、检索排序等、都有很深的基础和经验。」而李双印在 AAAI 2017 上发表的这篇论文，则属于在语义认知方面研究工作的一个探索。...句子作为一种文本信息的基本组成单元，RATM 主要基于文本中句子之间的主题连贯性，利用文档中的单词信息，以及句子间的序列信息对文档进行有效建模。...我们在单词，句子及文本上的建模研究和探索，比如提出 RATM 模型，都是在试图解决社会经济图谱和基础信息之间的鸿沟，并希望能够将社会经济图谱构建的更加完善和落地。」...作为研究性课题，李双印表示目前该论文成果尚未应用于实际场景中。他认为，此工作未来的主要研究方向，依然会集中于充分利用文本特点，如何快速提取有效的文本及句子的特征向量，以及向量的可解释性。

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浅谈基于深度学习的漏洞检测

考虑句子 “I am so annoyed”，将其进行分词变为 “I”, “am”, “so”, “annoyed”, 然后将文本或单词映射到实数向量(embedding)。...如词袋(BOW)，通过预定义的字典统计句子中的词汇，0表示该词汇不存在于字典中，1表示存在于字典中。...如预定义的字典中包括 ”happy”, “sad”, “annoyed”, “pissed”, “very”, “little”, “so”, 则这个句子可以转换为向量(0, 0, 1, 1)被神经网络所接受...write(sum)这一句的语义相关的代码语句从而构成一段具有上下文语义连贯性的代码片段，可以得到 int i; int sum = 0; int w = 7; for(i = 1; i < N;...++i) { sum = sum + i + w; } write(sum); 那么，我们称这个具有上下文语义连贯性的代码片段为语义相关的代码片段。

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TextIn文档树引擎，助力RAG知识库问答检索召回能力提升

这种方法简单直接，便于快速处理，但可能无法充分考虑文本的实际语义结构，导致上下文断裂，影响重要的语义信息。2、基于句子的切分：按照句子粒度进行切分，比如以句号、点号等标点符号进行切分。...该方法能保证每个句子的完整性、上下文连贯性。但如果句子过长，可能丢失一些细节，或由于切分不准确影响检索效果。3、滑动窗口切分：创建一个重叠的滑动窗口，比如设置窗口大小为500，步长为100。...这种方法可以减少因固定长度或句子边界切分可能引入的信息丢失问题，在一定程度上平衡文本的连续性和语义完整性，但上下文重叠导致信息重复，增加计算量，而窗口的开始和结束可能会在句子或短语中间，导致语义不连贯。...这种策略要求文档具有明确的结构化信息，可以有效利用文档的层次信息，保持语义的连贯性。基于语义分割的优化使用各级子标题作为分块依据，能够最大程度锚定完整内容。...优化的实现需要充分的前提条件：文档解析工具能为RAG提供结构清晰、机器可读的长文档，例如自带标题层级的Markdown文本。好的文档解析工具能让分块处理“不打没准备的仗”，为语义分割提供良好基础。

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从图像到语言:图像标题生成与描述

Farhadi 等人(2010)首先提出了“视觉—语言”共享语义空间的方法,通过检测图像中的视觉对象,并将其映射到预先设计的语义空间元组上,建立该图像与元组所关联的描述句子之间的对应关系;通过这种关系,...此外, Kuznetsova 等人(2014)提出了另一种基于随机树合成的图像描述生成方法,首先检测出待描述图像中的语义片段,然后从检索库中寻找携带类似语义的图像及其描述,并将其视觉片段和对应描述单独抽取出来...但不可否认的是,使用深度特征的图像描述模型,其性能已远超过使用手工特征的模型,生成的句子在准确性、连贯性和语义丰富程度等方面都得到巨大改善,缩小了视觉与自然语言之间的语义鸿沟。 ?...Yao等人(2018)认为各视觉对象之间具有一定的语义关系,尤其在生成句子时,需要将这种视觉语义关系映射到句子结构中。...其中 BLEU 指标主要用于衡量生成句子的准确性与连贯性,通过统计生成句子中与参考句子中“ n-元组”的匹配程度对生成句子进行打分(通常使用 B-n表示其在不同“ n-元组” 下的分值),其中 n 一般取

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ALBERT：轻量级语言模型的革新者

这种方式减少了词向量学习的参数数量，同时提高了模型对语义信息的学习效率，进一步实现了模型的轻量化。 3. 句子序预测（SOP）：强化上下文理解除了结构上的优化，ALBERT 还改进了预训练任务。...BERT 的 “下一句预测（NSP）” 任务旨在判断两个句子是否具有逻辑连贯性，但实验发现该任务对模型性能提升有限。...ALBERT 提出 ** 句子序预测（Sentence Order Prediction，SOP）** 任务，选取同一文档中的两个连续句子，将其顺序打乱后让模型预测正确的顺序。...SOP 任务更注重句子间的语义连贯性和上下文依赖关系，相比 NSP 任务，能让模型更好地学习文本的深层语义结构，从而提升模型在各种 NLP 任务中的表现。...ALBERT 能够理解输入文本的语义和语境，生成逻辑连贯、语义合理的文本内容，为智能写作、聊天机器人等应用提供强大支持。

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