sentence

本文精选了一些日常生活中的常用短语和句子,例如描述地铁拥挤情况、请求帮助等场景,旨在帮助读者更好地掌握实用英语表达。

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本文记录日常常用的短语句子 : 


The subway entrance is crowded and needs to be lined up.
地铁很拥挤,需要排队

Could you do me a favor ?
你能帮我一个忙吗?

A lot of things I never thought possible 

now seem possible.

很多我曾经认为不可能的事,现在看起来也很有可能。

### 句子嵌入的技术与实现 句子嵌入(Sentence Embedding)是一种将整个句子映射到固定维度向量空间的方法,使得语义相似的句子在该空间中的距离更近。以下是几种常见的句子嵌入技术和其实现方法: #### 基于词嵌入平均化的简单方法 一种最简单的句子嵌入方式是对组成句子的所有单词的词嵌入取均值。这种方法假设句子的意义可以通过其构成单词的线性组合来表示。然而,这种做法忽略了词语顺序和上下文的影响。 ```python import numpy as np def average_embedding(sentence, model): words = sentence.split() embeddings = [model[word] for word in words if word in model] return np.mean(embeddings, axis=0) ``` 尽管如此,在某些场景下,它仍然可以提供合理的性能[^1]。 #### 使用预训练模型生成句子嵌入 近年来,基于深度学习的预训练语言模型显著提高了自然语言处理的效果。这些模型能够捕捉复杂的语法结构以及丰富的语境信息。例如,BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种强大的双向Transformer架构,通过微调或者提取特定层的隐藏状态作为句子表示,可以获得高质量的句子嵌入。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def get_bert_sentence_embedding(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) # Use the pooled output or mean pooling over last hidden state return outputs.pooler_output.numpy()[0] ``` 上述代码展示了如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 库加载 BERT 并获取句子嵌入[^2]。 #### Sentence-BERT 方法 为了进一步优化计算效率并增强句子间的比较效果,Reimers 和 Gurevych 提出了 Sentence-BERT(Sentence-BERT),这是一种改进版的 BERT 架构,专门用于高效地生成句子嵌入。相比于原始 BERT 需要两两对比输入序列才能得到相似度分数,Sentence-BERT 能够一次性编码多个句子从而大幅减少推理时间。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') def encode_sentences(sentences): return model.encode(sentences) ``` 这里我们采用了 `sentence-transformers` 这一库,其中包含了多种经过特殊训练以提升句子级任务表现的模型版本[^3]。 ---
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