短文本相似度

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  Sentence Bert

Introduction#

而作者提出了Sentence-BERT网络结构来解决bert模型的不足。简单通俗地讲，就是借鉴孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个bert模型中（但这两个bert模型是参数共享的，也可以理解为是同一个bert模型），获取到每个句子的句子表征向量；而最终获得的句子表征向量，可以用于语义相似度计算，也可以用于无监督的聚类任务。对于同样的10000个句子，我们想要找出最相似的句子对，只需要计算10000次，需要大约5秒就可计算完全。

Model#

Classification Objective Function#

Regression Objective Function#

Triplet Objective Function#

参考#

1. Sentence-Bert论文笔记

1xx. 短文本相似度算法研究
1xx. SentenceBert模型：文本语义去重 v
1xx. Sentence-BERT（SBERT）模型介绍及Sentence Transformers库的使用
1xx. 大型语言模型：SBERT — 句子BERT

1xx. 传统方法TF-IDF解决短文本相似度问题
1xx. 传统方法BM25解决短文本相似度问题