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Sentence Transformers 教程！

Sentence Transformers专注于句子和文本嵌入，支持超过100种语言。...pip安装： pip install -U sentence-transformers conda安装： conda install -c conda-forge sentence-transformers...通常比Sentence Transformer模型慢，因为它需要对每一对而不是每个文本进行计算交叉编码器（Cross Encoder）经常被用来对Sentence Transformer模型的top-k...Cross Encoder (又名 reranker) 模型的用法与 Sentence Transformers 类似： from sentence_transformers.cross_encoder...= [[query, sentence] for sentence in corpus] scores = model.predict(sentence_combinations) ranked_indices

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Sentence-BERT详解

Sentence-BERT(SBERT)的作者对预训练的BERT进行修改：使用Siamese and Triplet Network（孪生网络和三胞胎网络）生成具有语义的句子Embedding向量。...参考样例如下： Sentence A (Premise) Sentence B (Hypothesis) Label A soccer game with multiple males playing....结果表明，Pooling策略影响较小，向量组合策略影响较大，并且[u;v;|u-v|]效果最好 Reference 论文阅读 | Sentence-BERT: Sentence Embeddings using...Siamese BERT-Networks Richer Sentence Embeddings using Sentence-BERT — Part I Sentence-BERT: Sentence...Embeddings using Siamese BERT-Networks (EMNLP 2019) Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

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文献阅读：Sentence-BERT：Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

文献阅读：Sentence-BERT：Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks 1. 文章简介 2. 主要方法介绍 3. 主要实验内容 1....众所周知，bert之后的一种标准范式就是用[CLS]的embedding来进行后续sentence level任务（例如分类问题）的输入进行finetune。...因此，一种直接的想法就是，如果我直接用[CLS]的embedding作为sentence的embedding是否能够得到一个比较好的效果，如果不行的话，那么我是否可以通过其他的一些方式来获得一个较好的sentence...其得出的结论也挺简单的，就是在bert的基础上在下游任务中进行finetune，然后把sentence embedding的部分进行截取作为sentence的embedding即可。...得到结果如下表所示：可以看到，整体上来说，要从bert这边获得sentence的embedding，pooling的方式还是比直接拿cls效果更好，而且sentence embedding在训练过程中的使用方式上面

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文献阅读：Universal Sentence Encoder

文献阅读：Universal Sentence Encoder 1. 文献内容简介 2. 主要方法考察 3. 实验结果梳理 4....结论 & 思考文献链接：Universal Sentence Encoder 1....文献内容简介这篇文章算是考个古吧，前段时间看SNCSE（文献阅读：SNCSE: Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embedding with...在这篇工作之前，大部分的工作基本都只在关注word embedding，而少有工作考察sentence embedding，对于sentence embedding的实现，大多数只是简单地使用word...而这篇文章算是比较最早的研究sentence embedding的工作之一了，目的就是为了可以将其进行更快地运用到下游的任务当中。 2.

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【EMNLP 2019】Sentence-BERT

Sentence-BERT作者提出了以下方案：简单来说，就利用孪生网络，输出句子A和B，再将输出的token向量Pooling成两个向量（Pooling 方式可以是mean、max或者取【CLS...实验效果 3.实现 sentence_transformers已经把Sentence-BERT已经封装成pip包，可以轻松进行Sentence-BERT训练： from sentence_transformers...modules=[word_embedding_model, pooling_model]) #训练样本 train_examples = [InputExample(texts=['My first sentence...', 'My second sentence'], label=0.8), InputExample(texts=['Another pair', 'Unrelated sentence'],

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Sentence Similarity

Sentence Similarity 传送门：734....Sentence Similarity Problem: Given two sentences words1, words2 (each represented as an array of strings...So a sentence like words1 = [“great”] can never be similar to words2 = [“doubleplus”,”good”].

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文献阅读：SimCSE：Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

文献内容简介这篇文章将对比学习引入到了sentence embedding的学习过程当中。...主要思路感觉还是接着之前的SentenceBert一脉相承的（这部分内容我之前也写过一个小博客《文献阅读：Sentence-BERT：Sentence Embeddings using Siamese...BERT-Networks》进行过介绍），主体还是使用的Bert或者Roberta模型，但是不同于sentence bert的截断迁移，这里采用的方式是通过引入对比学习来直接对sentence embedding...主要方法介绍如前所述，这里的核心方法在于引入度量学习从而可以直接对sentence embedding进行学习。...STS Experiment 这部分实验主要就是考察sentence embedding的直接表现。

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论文阅读：《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

调参参考论文：《A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence

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『论文阅读』：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

Subj: Subjectivity dataset where the task is to classify a sentence as being subjective or objective...https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 作者theano实现: https://github.com/yoonkim/CNN_sentence

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文本嵌入，语义搜索与sentence-transformers库

sentence-transformers 就是一个基于 transformer 的文本嵌入工具包，可以用于生成句子的向量表示。...sentence-transformers 可以直接使用 pip 安装。...pip3 install sentence-transformers 使用 sentence-transformers sentence-transformers 提供了很多预训练模型，可以直接使用。...下面是一个来自 sentence-transformers 官方文档的例子。...sentence-transformers 还提供了很多预训练模型，可以根据自己的需求选择合适的模型。

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从 Sentence-BERT 谈句子表征

这就是本文要提到的一篇很重要但又很顺其自然的一篇论文 Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks 其实说到相似度，大家多少都会想到大名鼎鼎的...'] for sentence_feature in sentence_features] reps.append(torch.abs(rep_a -...'] for sentence_feature in sentence_features] rep_anchor, rep_pos, rep_neg =...documentation: https://www.sbert.net/index.html [4] Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese...BERT-Networks: https://arxiv.org/abs/1908.10084 [5] UKPLab/sentence-transformers: Sentence Embeddings

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sentence-transformers ERROR: HTTP error 403 while getting

pip install --proxy http://127.0.0.1:33210 sentence-transformersLooking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../simpleCollecting sentence-transformers ERROR: HTTP error 403 while getting https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn.../packages/45/18/1ec591befcbdb2c97192a40fbe7c43a8b8a8b3c89b1fa101d3eeed4d79a4/sentence_transformers-3.2.1...-py3-none-any.whl (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/sentence-transformers/) (requires-python...:>=3.8)ERROR: Could not install requirement sentence-transformers from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

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

BERT 的 Next Sentence Prediction（NSP）是其核心预训练任务之一，与 Masked Language Model（MLM）共同构成了 BERT 模型的训练基础。...sentence_b = "Paris is the capital of France."...sentence_c = "The Eiffel Tower is one of the most famous landmarks in the world...."# 编码输入inputs_1 = tokenizer.encode_plus(sentence_a, sentence_b, return_tensors='pt')inputs_2 = tokenizer.encode_plus...(sentence_a, sentence_c, return_tensors='pt')# 预测outputs_1 = model(**inputs_1)outputs_2 = model(**inputs

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用CNN做句子分类：CNN Sentence Classification (with Theano code)

重构后的代码放在github（https://github.com/applenob/CNN_sentence），另附io博文地址（https://applenob.github.io/cnn_sc.html...接下来，我们看看Yoon Kim的paper：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification (EMNLP 2014) 02 论文框架介绍...number of sentences: 10662 vocab size: 18765 max sentence length: 56 loading word2vec vectors... word2vec...6.06 secs, train perf: 99.98 %, val perf: 79.16 % cv: 0, perf: 0.781341107872 07 结语这篇文章记录了这个CNN Sentence...最后再附上我的代码(https://github.com/applenob/CNN_sentence)，里面有很多中文注释，喜欢可以star哦～～～

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预训练句子表征——【EMNLP 2019】Sentence-BERT

Sentence-BERT作者提出了以下方案：简单来说，就利用孪生网络，输出句子A和B，再将输出的token向量Pooling成两个向量（Pooling 方式可以是mean、max或者取【CLS】，...实验效果 3.实现 sentence_transformers已经把Sentence-BERT已经封装成pip包，可以轻松进行Sentence-BERT训练： from sentence_transformers...modules=[word_embedding_model, pooling_model]) #训练样本 train_examples = [InputExample(texts=['My first sentence...', 'My second sentence'], label=0.8), InputExample(texts=['Another pair', 'Unrelated sentence'],

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Sentence-Transformer的使用及fine-tune教程

简述 Sentence-Transformer官方文档写的很详细，里面有各种你可能会用到的示例代码，并且都有比较详细的说明，如果有什么问题，应该先去看官方文档本文主要从两种情况来介绍如何使用Sentence-Transformer...，一种是直接使用，另一种是在自己的数据集上fine-tune 首先，无论何种场景，您都应该先安装以下两个库 pip install -U sentence-transformers pip install...', 'A cheetah is running behind its prey.'] sentence_embeddings = model.encode(sentences) for...sentence, embedding in zip(sentences, sentence_embeddings): print("Sentence:", sentence) print...', 'My second sentence'], label=0.8), InputExample(texts=['Another pair', 'Unrelated sentence'], label

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文本嵌入，语义搜索与sentence-transformers库

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文献阅读：SNCSE: Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embedding with Soft Negative Samples

文献阅读：SNCSE: Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embedding with Soft Negative Samples 1....内容简介这篇文章算是SimCSE的一个进阶版本吧，关于SimCSE的介绍之前我已经写了一篇小博客（文献阅读：SimCSE：Simple Contrastive Learning of Sentence...文章关注的问题依然是nlp当中sentence的embedding表征学习方面的工作，和SimCSE一样，它同样采用了对比学习的方式来优化效果，不过对于embedding的获取方法，与SimCSE的直接取用...他们的语义是完全相反的，但是往往在NLP模型当中获得的两个句子的sentence embedding表达确实非常相似的，因为他们的token组成还有文本描述都是非常接近的，因此就会被模型混淆。...1. embedding的获取首先，关于sentence的embedding获取方式，如前所述，与传统的bert通过[CLS]token来获取sentence embedding的方式略有不同，文中借鉴了

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使用Sentence Transformers和Faiss构建语义搜索引擎

介绍您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量，并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中，您将学习如何使用Sentence Transformers和...import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer # Used to create and store the...Sentence Transformers提供了许多预先训练过的模型，其中一些可以在这个电子表格中找到。...Args: query (str): User query that should be more than a sentence long....结论在本教程中，我们使用Sentence Transformers和Faiss构建了一个基于矢量的搜索引擎。我们的索引效果很好，并且相当简单。

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CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding ( 基于Tensorflow)

本文完整的代码在这： autoencoder-sentence-similarity.py 基本思路是，通过编码解码网络（有点类似微软之前提出的对偶学习），先对句子进行编码，然后进行解码，解码后的语句要和原来的句子尽可能的接近...训练完成后，我们就可以将任意一个句子进行编码为一个向量，这算是Sentence Embedding的一种新的实现。最大的好处是，整个过程无需标注语料，属于无监督类学习。

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