来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文ACL2020-tBERT[1]，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。第二点这个特定领域发现还挺有意思的，感兴趣的可以在自己数据集做个试验扩展。1. 架构图先看架构图： tbert架构图
模
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2024-01-17 09:29:01
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文章目录前言Bert句向量表示效果为什么不好？Sentence Bert 原理 前言目前，对于大部分的NLP任务来说，通过对预训练模型进行微调的方式已经取得了很好的效果，但对于某些特定的场景，我们常常需要的是文本的表示，比如文本聚类，文本匹配（搜索场景）等等； 对于文本匹配任务，在计算语义相似度时，Bert模型需要将两个句子同时进入模型，进行信息交互。场景一：假如有10000个句子，找出最相似的
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2024-03-06 06:47:44
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# 使用BERT进行文本匹配的入门指南
文本匹配是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，常用于搜索引擎、推荐系统和对话系统中。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个强大的模型，能够很好地处理这类任务。本文将逐步介绍如何使用BERT进行文本匹配。
## 流程概述
为了实现BERT文本匹配，您可以遵循以下
两矢量的叉乘积
原创
2021-08-02 14:22:18
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本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例，Python实现，下面我们一起看看具体内容。自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming和lemmatization，二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式，都能够达到有效归并词形的目的，二者既有联系也有区别。1、词干提取(stemming)定义：Stemmingistheprocessforreducinginf
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2024-06-10 08:44:52
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相关算法：LD算法(Levenshtein Distance编辑距离), Needleman/Wunsch算法(最长公共子串), Nakatsu算法(最长公共子串)，余弦相似度(词频向量)。这一篇主要介绍LD算法在实际业务场景中的使用和性能优化。编辑距离和计算方式介绍业务场景：计算文本相似度（正确率计算）业务场景：需要对齐差异文本（和在大量数据场景下的使用）业务场景：文本埋点的正确率计算业务场景：
深度文本匹配方法近期在看有关于相似文本检索的论文，但是发现这个方向模型和论文太多，为了方便自己看，简单做了个整理。匹配方法可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型（基于表示）基于单语义文档表达的深度学习模型主要思路是，首先将单个文本先表达成一个稠密向量（分布式表达），然后直接计算两个向量间的相似度作为文本间的匹配度。基于多语义文档表达的深度学习模型（基于交互）基于多语义的文档表达的深度学习模
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2023-07-06 15:11:32
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最近参加了一个关于医疗短文本分类的比赛。刚开始用了SVM、xgBoost效果都不是很好，群里有人说BERT的效果不错，于是自己赶鸭子上架，根据网上的文章，手动实践，赶在比赛结束前一天提交了结果，效果确实比传统机器学习模型要强得多，特记录一下详细步骤与程序。1. 环境配置本实验使用操作系统：Ubuntu 18.04.3 LTS 4.15.0-29-generic GNU/Linux操作系统。1.1
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2024-03-17 10:11:25
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写在前面在前面的几篇博客中都是针对图像进行的深度学习，那在本文中将把目光转向文本分类的深度学习，并从处理数据开始，完整实现一个简单的TextCNN模型。目的是文本分类的TextCNN在网络搭建的处理上和VGG-16的过程大同小异，且它的网络结构相比VGG-16简单很多。然而，由于我暂时没有找到面向文本数据的好用的数据转换库，所以本文更多的笔墨放在了如何根据自己的数据来搭建一个TextCNN模型。
来源蓝桥 购买的课程，试验记录 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
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2024-07-31 20:56:29
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一、任务概述文本匹配任务，是NLP四大任务之一，主要指的是针对两个句子语义相关性，落地应用场景很广泛，对话系统，搜广推、QA问答系统等等。例如在QA问答系统中，举一个很常见的做法，用户假设说，“苹果电脑怎么下载软件”，后台的数据库有成千上万的query-answer的pair对，我们需要从成千上万的候选中，找出一个最佳的匹配对，给用户反馈answer。此时，我们的语义相似度计算的准确性就显得很重要
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2023-10-17 19:44:23
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文章目录BERT论文精读AbstractIntroductionBERTPre-training BERTTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence Prediction (NSP)Fine-tuning BERT BERT论文精读Abstract我们引入了一种新的语言表示模型BERT，它使用了来自Transformer的双向编码器。 与最近的语言表示模型不
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2024-05-15 08:23:23
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量textCNN 模型charCNN 模型Bi-LSTM
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2024-05-12 18:53:38
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-10 11:17:38
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论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》以下陆续介绍bert及其变体（介绍的为粗体）bert自从横空出世以来，引起广泛关注，相关研究及bert变体/扩展喷涌而出，如ELECTRA、DistilBERT、SpanBERT、RoBERTa、MASS、UniLM、E
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2024-05-19 15:43:51
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传统的文本匹配技术有BoW、VSM、TF-IDF、 BM25、Jaccord、SimHash等算法1、TF-IDF算法介绍 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘
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2023-10-15 23:03:26
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文章目录背景摘要介绍模型预训练目标GSG预训练语料和下游任务实验结果消融研究Larger模型效果处理低资源数据集人工评测总结： Google发布天马-地表最强文本摘要生成模型,打败人类，我只要1000个样本)背景机构：Google Research 作者：Jingqing Zhang, Yao Zhao, Mohammad Saleh, Peter J. Liu 论文地址：https://arx
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2024-06-03 11:16:24
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BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805代码地址：https://github.com/google-research/bertAbstractBERT (Bidirectional Encoder Rep
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2024-10-14 11:16:28
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![在这里插入图片描述]一般任务 = 预训练 + 架构 + 应用在本文中，我们将用BERT + 架构去实现文本分类任务未使用BERT架构，使用基本的模型架构解决文本分类任务的可见这篇文章中文文本分类，基本模型的pytoch实现 - 影子的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/577121058BERT最基本的BERT实现文本分类任务，就是在最后一层加上一个全连接
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2024-07-07 07:43:31
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什么是BERT？BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引起了轰动。德夫林等人。2018 年在 Google 使用英文维基百科和 BookCorpus 开发了 BERT，从那时起，类似的架构被修改并用于各种 NLP 应用程序。XL.net 是建立在 BERT 之
