tBERT: Topic Models and BERT Joining Forces for Semantic Similarity Detection

圆滚滚的柴柴

于 2020-10-14 14:44:02 发布

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分类专栏：总结文档文章标签：自然语言处理 bert topic 人工智能

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tBERT模型结合了主题模型（如LDA和GSDMM）与BERT，用于增强语义相似度检测。在BERT编码的基础上，引入句子的文档主题和单词主题，通过联合表示和分类层提升模型性能。实验证明，主题模型在处理特定领域词汇和不常见拼写时能提升BERT的表现，尤其在MSRP、Quora和SemEval数据集上取得良好效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tBERT: Topic Models and BERT Joining Forces for Semantic Similarity Detection

文章发表在ACL2020。下面简单记录一下这篇文章的主要内容。

模型结构

如图1所示：
- 首先，用基础的BERT对两个句子 $S_{1}$ ， $S_{2}$ 进行编码。BERT最后一层的输出作为句子对的表示，用向量

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