Transformer大模型实战 计算句子的相似度

最新推荐文章于 2024-11-07 09:51:05 发布
最新推荐文章于 2024-11-07 09:51:05 发布
阅读量488 收藏 4
点赞数 5
分类专栏： AI大模型企业级应用开发实战 AI Agent 应用开发 MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/140238616
版权

Transformer大模型实战 计算句子的相似度

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：Transformer模型, 句子相似度, 自注意力机制, 余弦相似度, 模型评估

1.背景介绍

1.1 大模型时代的到来

近年来，随着大规模预训练语言模型如BERT、GPT系列以及OpenAI的GPT-3等的兴起，人工智能领域经历了一场革命。这些模型不仅在自然语言处理（NLP）任务上取得了惊人的进步，并且展现出强大的泛化能力，这主要得益于它们庞大的参数量和对大量文本数据的学习。其中，基于Transformer架构的语言模型因其高效并行化的特性，在处理长序列数据时表现出了显著的优势。

1.2 句子相似度的重要性

在实际应用中，计算句子间的相似度是一个基础但至关重要的任务。它广泛应用于信息检索、情感分析、问答系统、文档聚合等多个场景。例如，在搜索引擎中，找到与用户查询语义相关的网页；在社交媒体分析中，识别具有相同主题或情感倾向的内容集合；在新闻摘要生成中，提取关键句作为整体内容的代表等。

1.3 现状与挑战

现有的句子相似度计

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
使用大模型计算语义相似度
11-29 1336
**原理**: 使用深度神经网络（如LSTM、GRU、Transformer等）生成文本的向量表示，然后计算相似度。- **原理**: 使用Transformer模型，生成上下文相关的词向量表示，然后通过模型输出的向量计算相似度。- **原理**: 结合词频和逆文档频率，计算文本中词语的重要性，然后计算向量之间的余弦相似度。- **原理**: 基于BERT，专门用于生成句子的向量表示，然后计算句子之间的余弦相似度。- **原理**: 使用共享权重的神经网络，输入两个文本，输出它们的相似度。
句子相似度计算模型
u014257192的专栏
10-28 1556
前言：句子相似度计算，结合蚂蚁的竞赛来进行模型的分析，加深自己的理解 基于bilstm的句子相似度计算模型 首先是得到句子对应的双向的lstm后的表示，在这里，首先使用embedding_lookup函数找到句子中对应分词的embedding，在将分词list扔进前后向的lstm中，分别得到前向和后向的编码，再使用tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn将前后向lstm编码...
基于GRU和am-softmax的句子相似度模型 | 附代码实现
Paper weekly
07-30 2456
作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前言：搞计算机视觉的朋友会知道，am-softmax 是人脸识别中的成果。所...
CNN在句子相似性建模的应用--模型介绍篇
呜呜哈的博客
03-16 7404
最近在读“Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks”这篇论文，该文通过CNN层对两个句子分别进行建模，然后添加一个句子相似性测量层来计算两个句子的相似度。首先可以看一下其模型的架构图方便有一个直观的理解： 可以看到一个句子首先被转化为嵌入矩阵[sentence_length，
Transformers实战——文本相似度
厚积而薄发
11-27 1410
【代码】Transformers实战——文本相似度。
如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析？
小小晓晓阳的博客
02-05 5859
常规的文本相似度计算有TF-IDF，Simhash、编辑距离等方式，但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算，并不能结合语义分析，而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力，效果也不一定能达到我们满意的状态，随着大模型技术的日渐成熟，我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢？方式一虽然结果更加准确，可解释性也更强，但调用大模型分析会相对比较耗时，且资费较贵，所以我们也可以采用生成文本embedding向量的方式来计算文本相似度，以文心一言embedding接口为例，代码示例如下。
python计算中文文本相似度神器 sentence_transformer、text2vec
古月哲亭
05-12 4170
python计算中文文本相似度神器 import sys from sentence_transformers.util import cos_sim from sentence_transformers import SentenceTransformer as SBert model = SBert('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2') model = SBert("C:\\Users\xxxx\Downloads\\paraphrase-multilin
基于transformers框架实践Bert系列4-文本相似度
代码还是得自己扣
05-17 1942
本系列用于Bert模型实践实际场景，分别包括分类器、命名实体识别、阅读理解、多选选择、文本摘要等等。（关于Bert的结构和详细这里就不做讲解，但了解Bert的基本结构是做实践的基础，因此看本系列之前，最好了解一下transformers和Bert等）本篇主要讲解应用场景。
HyDE 假设性文档嵌入：大模型 + 对比学习，从关键词相似度搜索到语义搜索
Debroon
07-04 2237
，以及“인간은 언제 피를 사용했나요？这个模型的特点是它不直接计算查询与文档之间的相似度，而是通过生成文档和编码这两个步骤间接地处理查询，使得系统能够以零样本的方式工作，即不依赖于具体的相关性标签进行训练。通过这种方式，HyDE不仅提高了检索的相关性和准确性，还能处理更复杂和多样化的查询，特别适用于需要高度解释性和语义理解的领域，如医疗、法律和科研文献检索。例如，如果指令是“写一个回答问题的段落”，InstructLM生成的文档虽然不是真实的，但能够反映出与查询相关的内容模式。
DSSM模型的原理简介，预测两个句子的语义相似度
强化学习曾小健
09-08 2333
1. DSSM模型的原理简介 DSSM模型的全称是Deep Structured Semantic Model，由微软研究院开发，利用深度神经网络把文本（句子，Query，实体等）表示成向量，应用于文本相似度匹配场景下的一个算法。 DSSM模型在信息检索、文本排序、问答、图片描述、及机器翻译等中有广泛的应用。该模型是为了衡量搜索的关键词和被点击的文本标题之间的相关性。DSSM模型的原理比较简单，通过搜索引擎里Query和Document的海量的点击曝光日志，用DNN深度网络把Query和Document
文本相似性比较方法-包括SentenceBert、聚类等
最新发布
weixin_43836433的博客
11-07 2221
SentenceBERT是一种用于句子相似度评估和文本分类的深度学习模型。它的主要特点是能够将句子映射到一个固定长度的向量空间中，使得语义相似的句子尽可能靠近，而语义不相似的句子尽可能远离。SentenceBERT的主要思想是利用BERT（一种预训练的语言模型）来对句子进行编码，并使用一个池化层来将句子编码的向量转换为一个固定长度的向量。然后，使用一个分类层来对句子的相似度进行评估。聚类（Clustering）是一种数据分析技术，用于将相似的数据点或对象分组为簇或类别。
基于BERT模型实现文本相似度计算
YuZhou的博客
01-30 3507
在我们的实验中，使用主流的预训练模型BERT，我们成功地实现了文本相似度计算任务。该任务的核心目标是通过BERT模型对输入的两段文本进行处理，并判断它们之间是否具有相似性。BERT模型的双向编码器架构使其能够全面理解文本中的语义关系，而不仅仅是单向的传统模型。通过BERT进行文本相似度计算，我们能够在处理复杂的语境和多义词时取得良好的性能。BERT通过训练过程中的遮蔽语言模型和下一句预测等任务，学习到了丰富的语义表示，这使得它在文本相似度任务中表现出色。
第四章：AI大模型的应用实战4.2 语义相似度计算4.2.2 语义相似度计算实战案例
AI天才研究院
01-12 180
1.背景介绍 语义相似度计算是一种常用的自然语言处理（NLP）技术，它用于衡量两个文本之间的语义相似性。这种技术在各种应用中发挥着重要作用，如文本摘要、文本检索、文本聚类等。随着深度学习技术的发展，语义相似度计算的方法也从传统算法（如杰弗逊距离、余弦相似度等）逐渐向深度学习方法转变。 在本文中，我们将从以下几个方面进行深入探讨：
Sentence-BERT 语义相似度双塔模型
weiyaner的博客
04-13 8546
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 无监督任务（聚类） 1 概述 在20年之前的各种预训练模型中，比如bert，XLNet，Alb
NLP句子相似性方法总结及实现
分享实践与思考
07-31 1万+
目录 1、基于Word2Vec的余弦相似度 2、TextRank算法中的句子相似性 3、莱文斯坦距离（编辑距离） 4、莱文斯坦比 5、汉明距离 6、Jaro距离（Jaro Distance） 7、Jaro-Winkler距离（Jaro-WinklerDistance） 8、基于Doc2Vec的句子相似度计算 1、基于Word2Vec的余弦相似度 首先对句子分词，使用Gensi...
大模型应用开发——问答系统回答准确性评估的三类方法
phyllis0065的博客
07-19 6735
如何使用大模型评估问答系统性能，本文给出了大模型的prompt参考。 另外顺带给出了其他文本相似度的评估方法及参考代码。
句子相似度计算
热门推荐
amblue的专栏
04-25 1万+
<br />如何计算句子的语义相似度，很容易想到的是向量空间模型（VSM）和编辑距离的方法，比如A：“我爸是李刚”，B：“我儿子是李刚”，利用VSM方法A（我，爸，是，李刚）B（我，儿子，是，李刚），计算两个向量的夹角余弦值，不赘述；编辑距离就更好说了将“爸”，“儿子”分别替换掉，D（A,B）= replace_cost；<br />这是两种相当呆的方法，属于baseline中的baseline，换两个例子看一下就知道A：“楼房如何建造？”，B：“高尔夫球怎么打？”，C:“房子怎么盖？”，如果用VSM算很明
Pytorch实现BERT大语言模型实战项目源码
BERT利用双向Transformer模型，通过大量无标签数据进行预训练，然后能够通过微调（fine-tuning）来适应下游的NLP任务，如情感分析、问题回答、命名实体识别等。 Pytorch是一个开源的机器学习库，它基于Python编程...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值