最近，基于神经网络的自然语言理解研究的快速发展，特别是学习语义文本表征，为全新产品提供必要的技术，如Smart Compose和Talk to Books。它还可以帮助提高基于有限的训练数据量的自然语言任务性能，例如，从少至100个标记示例中构建强大的文本分类器。下面，我们讨论两篇论文，关于语义表征研究方面的最新进展，以及两种可在TensorFlow Hub上下载的新模型，我们希望开发人员用它来构
转载
2024-03-16 09:17:47
115阅读
本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。 论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?i
转载
2023-10-03 13:59:06
234阅读
论文介绍发表：2019，EMNLP论文题目：《Sentence-BERT：sentence embeddings using siaese BERT-networks》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.10084 Github:https://github.com/UKPLab/sentence-transformers适用领域：句向量生成语义相似度计算语义搜索无监
转载
2024-01-24 21:03:23
218阅读
现有的文本语义匹配模型
a. Cross-encoder类模型（例如 BERT）将两段文本concat，通过BERT直接输出相似度；优点是简单，可以实现文本深交互，缺点是由于计算量太大，无法在召回阶段使用；
b. Bi-encoder类模型（例如 DPR）将两段文本分别通过模型获得文本表征，最后再通过一个相关性判别函数计算两个文本表征之间的相似度；因为在最后的相关性判别函数时才发生交互，所以可以离
转载
2023-08-13 21:56:17
329阅读
1. 自然地使用[CLS]2. cosine similairity3. 长短文本的区别4. sentence/word embedding5. 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sente
转载
2023-08-08 12:09:01
340阅读
在NLP领域比较重要的就是语义相似度计算，可用于非常多方面的应用，比如搜索、智能问答系统、多轮对话、基于内容的推荐系统召回模块等。能够在语义相似度任务这些领域会有巨大提升。像搜索领域中用到的elasticsearch分布式高性能搜索工具中用到的BM25算法，是通过词频和逆文档形成的稀疏矩阵来计算相似度。这种方法没有考虑到句子之间的语义关系，只是考虑到词频带来的影响。BM25是tf-idf的改进版，
转载
2024-02-10 06:49:42
111阅读
知识图谱与语义相似度的关系
如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！ author:佟学强 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样会有这三个层次。比如，刚毕业的硕士或者毕业1~2年的，会热衷于研究GAN，seq2seq，甚至包括nlp刚起步的一些公司。这类群体对
转载
2023-08-27 21:46:03
143阅读
gensim基本使用gensim 是一个通过衡量词组（或更高级结构，如整句或文档）模式来挖掘文档语义结构的工具 三大核心概念：文集（语料）–>向量–>模型文集： 将原始的文档处理后生成语料库from gensim import corpora
import jieba
documents = ['工业互联网平台的核心技术是什么',
'工业现场生产过程优化场景有哪
1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic Models）深度学习架构。2. DSSM原理DSSM的原理很简单，通过搜索引擎里Query和Doc的海量的点击曝光日志，用DNN把Quer
转载
2023-11-10 02:30:02
228阅读
环境设置：SentenceTransformertransformersSentenceTransformers Documentation — Sentence-Transformers documentation (sbert.net)Sentence Transformer是一个Python框架，用于句子、文本和图像嵌入Embedding。这个框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入。然后，
转载
2024-02-10 06:53:52
411阅读
原理BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。
BM25算法的一般性公式如下： 其中，Q表示Query，qi表示Q解析之后的一个语素（对中文而言，我们可以把对Query的分词作
转载
2023-09-05 17:26:05
111阅读
目录1、原生态Jaccard1.1定义 1.2引申-Jaccard距离1.3应用 2、语义版Jaccard2.1诞生2.2公式2.3示例 2.3.1分子（即：语义相似性部分）如何计算：2.3.2分母如何计算2.3.3阈值参数调节方法2.4结语在做自然语言处理的过程中，文本相似在有很重要的应用，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，这时候就需要把类似的句子归到一起，这里
转载
2023-09-05 10:00:00
177阅读
用于自然语言推理的增强型 LSTMgithub: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/ESIM.py本文作者提出了基于LSTM的ESIM模型，该模型优于之前所有的模型。ESMI主要通过链式LSTM（作者也提到了Tree LSTM结构的模型HIM，但是不
转载
2023-11-28 12:34:48
130阅读
自然语言语义分析研究进展_笔记词语语义分析：确定词语意义，衡量两个词之间的语义相似度或相关度;句子语义分析：研究包含句义分析和句义相似度分析两方面;文本语义分析：识别文本的意义、主题、类别等语义信息的过程，从而实现对大规模文本集合的 有效管理与挖掘。当前的研究策略：基于知识或语义学规则的语义分析（语义词典、知识库、概念本体库）和基于统计学的词语语义分析。一、词语语义分析词语相似性：也可称为可替代性
转载
2023-10-08 16:36:21
921阅读
WordNetIntroductionWordNet是由Princeton 大学的心理学家，语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典。它不是光把单词以字母顺序排列，而且按照单词的意义组成一个“单词的网络”。它是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网。名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。Word
转载
2023-10-03 14:45:21
254阅读
Word2Vec Model Analysis for Semantic Similarities in English Words摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法论3.1 语义相似性3.2 系统概述3.3 词嵌入3.4 数据集3.5 预处理3.6 Word2Vec配置设置4. 评价4.1 测试4.2 测试结果分析5. 结论和未来的工作 文献信息：标题：英语单词语义相似性的Word2Vec
转载
2024-04-26 14:54:09
33阅读
文章目录 前言一、基于向量空间距离的相似度方法1、欧氏距离(Euclidean Distance)2、标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean distance)3、曼哈顿距离 (Manhattan Distance)4、切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)5、闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)6、马氏距离 (Mahalanobis D
转载
2023-10-13 22:08:45
221阅读
1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百度提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration），而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的，只是改进了BERT的预训练阶段，增加了实体等先验知识，而且在大型中
转载
2024-05-13 14:00:48
60阅读
短文本语义匹配/文本相似度框架(SimilarityNet, SimNet)，基于bow_pairwise模式及框架原理介绍 一、简介短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是百度一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。1.1 示例句子1 句子2 相似度
车头 如何 放置 车牌 前 牌照
转载
2024-01-18 21:16:02
130阅读
本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3016291引言句子相
转载
2023-11-11 20:54:27
105阅读
