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BERT-Whitening: 简单的向量白化提升句向量质量

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简介：
本文介绍了BERT-Whitening方法，通过简单有效的向量白化技术显著提高句向量的质量，增强了模型在语义理解任务中的表现。 通过简单的向量白化来提升句向量的质量，可以达到甚至超过BERT-flow的效果。 介绍 论文： @article{su2021whitening, title={Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval}, author={Su, Jianlin and Cao, Jiarun and Liu, Weijie and Ou, Yangyiwen}, journal={arXiv preprint arXiv:2103.15316}, year={2021} } 交流 微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn。

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  • BERT-Whitening: 简单的向量白化提升句向量质量
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    本文介绍了BERT-Whitening方法，通过简单有效的向量白化技术显著提高句向量的质量，增强了模型在语义理解任务中的表现。 通过简单的向量白化来提升句向量的质量，可以达到甚至超过BERT-flow的效果。 介绍 论文： @article{su2021whitening, title={Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval}, author={Su, Jianlin and Cao, Jiarun and Liu, Weijie and Ou, Yangyiwen}, journal={arXiv preprint arXiv:2103.15316}, year={2021} } 交流 微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn。
     
  • BERT模型的句子向量化
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    简介：BERT模型的句子向量化技术利用深度学习方法将文本数据转换为计算机可处理的数值形式，保留语义信息，提高自然语言处理任务的效果。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是自然语言处理领域的一个重要突破，由Google在2018年提出。该模型通过Transformer架构实现了对文本的双向上下文理解，极大地提升了预训练语言模型的性能。它能够将一个句子转化为固定长度的向量表示，在情感分析、问答系统和命名实体识别等下游任务中提供了强大的特征支持。 BERT的核心思想是基于Transformer自注意力机制，打破了传统RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）顺序依赖性，可以同时考虑输入序列中的所有单词以捕捉丰富的上下文信息。模型分为预训练与微调两个阶段： 1. **预训练阶段**：BERT首先在大规模无标注文本数据上进行学习。主要通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测任务（NSP）。MLM随机隐藏输入序列中的一部分词汇，模型需要从上下文中推断出被遮盖的词；而NSP则判断两个连续句子是否是原文中的相邻对。 2. **微调阶段**：预训练完成后，BERT针对特定下游任务进行调整。对于向量化操作，则通常使用[CLS]标记对应的隐藏状态作为整个序列的表示。在输入序列前添加特殊符号[CLS]后，经过处理得到的向量可以视为句子的整体特征。 实际应用中，采用以下步骤： 1. **数据预处理**：根据任务需求将文本转换为BERT可接受的形式，包括使用特定标记、分词和截断等。 2. **加载模型**：选择合适的版本（如base或large），并载入预先训练好的权重文件。 3. **句子编码**：通过输入序列获取[CLS]符号对应的向量表示。 4. **微调或直接应用**：如果是特定任务，会在BERT之上增加额外的层进行进一步调整；对于特征提取，则可以直接使用得到的向量。 在众多NLP应用场景中，由于其保留了丰富的语义信息并具备良好的泛化能力，使得BERT表现优异。然而，在计算资源需求和训练时间方面也存在挑战性问题。因此，研究人员开发出了如DistilBERT、ALBERT等模型以寻求性能与效率之间的平衡点。
     
  • Text2Vec：将中文文本转换为向量（涵盖词向量化、句向量化及句子相似度计算）
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    Text2Vec是一款强大的工具，专门用于处理中文文本数据。它能够实现词向量化和句向量化，并提供高效的句子相似度计算功能，适用于自然语言处理的多种场景。 text2vec 是一个用于将中文文本转化为向量表示的工具，包括词向量化和句子向量化等功能。它通过腾讯AI Lab提供的大规模扩展中文word2vec模型（文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin）来获取字词级别的向量表示。对于句子层面的处理，则是基于预先计算好的单词嵌入来进行操作。篇章级别的文本向量化可以通过gensim库中的doc2vec方法实现，但本项目中并未涉及这部分内容。 在进行文本相似度计算时，最基础的方法之一就是通过求取两个句子所有词语词嵌入的平均值，并利用余弦相似性来衡量两者之间的语义相近程度。
     
  • BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现
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    简介：本项目为基于PyTorch框架实现的BERT模型白化技术，旨在优化预训练语言模型在特定任务上的表现，提升特征提取效率与准确性。 BERT增白是一种在文本语义搜索中有广泛应用的技术。该技术不仅提升了无监督语义矢量匹配的性能，还通过减少向量维度来降低内存使用，并提高如FAISS等矢量搜索引擎的检索效率。 这种方法最早由苏建林在其博客中提出。 重现实验结果所需准备如下： 1. 下载数据集： ``` $ cd data $ .download_datasets.sh $ cd .. ``` 2. 下载模型： ``` $ cd model $ .download_models.sh $ cd .. ``` 在完成下载后，`data`和`model`目录的结构如下： ``` ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR ```
     
  • 简化版的FastText词向量
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    简介：简化版FastText词向量模型是对经典FastText模型进行优化和精简的版本，旨在提供更高效的词语表示学习方法，在保持高精度的同时减少计算资源消耗。 FastText 提供了多种预训练的词向量模型，包括不同语言版本以及特定任务优化后的模型。这些预训练模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。用户可以根据需求选择合适的模型进行下载和使用。 具体来说，提供的资源涵盖以下方面： - 多种语言：英语、法语、西班牙语等多种常用及小众语言。 - 通用词向量：适用于广泛的语言理解任务。 - 特定领域优化：针对特定领域的数据集进行了预训练，如社交媒体文本等。
     
  • 基于BERT的预训练模型字向量抽取工具——用于BERT编码句子
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    这是一款利用BERT模型进行高效字向量提取的工具，专门设计来优化和简化句子的编码过程，为自然语言处理任务提供强大支持。 本段落将介绍两个使用BERT编码句子（从BERT中提取向量）的例子。（1）第一个例子是一个工具，用于直接读取BERT预训练模型并从中提取样本段落件中的所有字向量，保存成向量文件以供后续建模时提供embedding支持。此工具无需其他依赖项，并能够快速处理和提取文本数据中出现的所有字符对应的字向量。 该工具的版本为v 0.3.2，最近一次更新日期是2020年3月2日。
     
  • 《向量数据库简介》-Milvus 向量数据库解析.pdf
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    本PDF详细介绍Milvus向量数据库的核心功能与应用场景，旨在帮助读者理解并掌握高效利用向量数据的技术要点。 Milvus 是一款开源的向量数据库，支持大规模向量数据的增删改操作及近实时查询，并具备高度灵活性、稳定性和高速度等特点。它集成了 Faiss、NMSLIB 和 Annoy 等常用的向量索引库，提供一套简单直观的 API 以适应不同场景下的需求选择。此外，Milvus 还支持标量数据过滤功能，进一步提高搜索结果的相关性。 **概念与架构** 向量数据库是一种专门用于存储、管理和检索高维向量数据的系统。这些向量通常表示图像、音频或文本等非结构化及复杂类型的数据特征表示形式。相比传统表格形式的数据（即结构化数据），处理和查询此类高维度数值需要特定设计的技术方案。 Milvus 是一个开源平台，专为大规模向量化信息管理而设，并且能够实现毫秒级的搜索速度以满足实时应用需求。它采用主从式架构由 Milvus Core 和 Meta Store 组成，前者负责数据存储与处理功能，后者则用于元数据存放（测试环境使用 SQLite, 生产环境中推荐 MySQL）。此外还提供多种语言接口和 RESTful API 供开发者集成。 **主要特性** - **异构计算支持**: 支持 CPU 及 GPU 架构。 - **主流索引库整合**: 集成 Faiss、NMSLIB 和 Annoy 等，允许用户根据具体需求选择最合适的索引类型以优化性能表现。 - **近实时搜索功能**：数据插入后一秒内即可开始查询操作。 - **标量字段过滤能力**（即将上线）: 可结合向量信息进行额外的筛选条件设置来提升召回率并增加灵活性。 - **多样化的距离计算方式**: 支持包括欧氏、余弦相似度在内的多种算法，适应于不同场景下的需求。 **应用场景** Milvus 在多个领域中发挥重要作用： 1. 音视频搜索: 通过向量匹配技术实现对图像或视频片段的快速定位。 2. 文本推荐系统：利用用户和项目之间的向量化表示进行个性化内容推送。 3. 自然语言问答应用开发: 将文本转化为矢量形式以提高理解和响应效率。 4. 生物医药研究: 例如新药研发过程中的大规模数据处理。 **发行版本** Milvus 提供了 CPU 版本及 GPU 加速版。CPU 版适用于没有使用 GPU 的情况；而后者利用图形处理器的优势来加快索引构建和搜索速度，更适合于需要高效处理海量信息的应用场景。
     
  • LR3M-方法：提升图像质量
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    LR3M是一种创新的方法，专注于提高图像的质量。通过先进的技术手段和算法优化，它能够在保持细节的同时增强图像清晰度和分辨率，为视觉体验带来显著改进。 LR3M 该存储库包含论文“ ”的示例代码, 该论文已在TIP 2020年发表。 所提议的方法通过低光增强方法（Low-light Retinex Model with Rank Regularization，简称 LR3M）同时提高图像质量并去除噪声。我们的方法框架如下：首先使用初始照明来完善最终照明；接着利用获得的照明图和输入图像S得到初步反射率图R(0)；然后根据低秩规则估计无噪反射率图；最后，在调整光照之后，依据光照和反射生成增强后的图像。 先决条件 原始代码已在Windows 10系统、Matlab R2017a 64位环境下测试通过。请注意,R2016b版本可能会导致错误。 用法说明： 这项工作是我们先前研究的扩展。 我们的低秩分解部分代码是基于之前的修改而来。 demo.m文件展示了如何运行算法的一个实例。 引用 @ARTICLE{9056796, author={X. {Ren}等}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, year={2020} }
     
  • 向量（Vector）
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    向量是一种数学概念，用于表示既有大小又有方向的量。在几何学和物理学中广泛应用，是线性代数的基础元素之一。 **vector介绍** 本段落介绍了vector的一些操作方法，并指出它与string类似，但作为动态数组的特性使得许多操作可以通过自身的函数直接进行。 ```cpp #include #include #include using namespace std; int main() { vector a(4); vector a1(4, 2); // 创建一个包含四个元素，每个元素为2的向量a1。 vector a2(a1); // 复制向量a1的所有元素到新的向量a2中。 vector a3(a1.begin(), a1.begin() + 2); // 只复制a1中的前两个元素，因为同为向量类型需要使用begin（）函数。 int b[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}; vector a10(b, b + 8); // 使用数组b的前八个元素初始化向量a10。 return 0; } ```
     
  • 中文句子的向量生成代码
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    本项目提供了一系列用于生成高质量中文句子向量的Python代码，采用深度学习技术对大量文本数据进行训练，适用于自然语言处理任务。 使用Python的gensim库来调用doc2vec进行词向量生成，可以自定义向量维度大小。代码主要用于处理中文文本，并基于用户提供的训练语料对每个句子生成指定维度的向量。