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利用torch transformers直接加载BERT模型计算句子相似度

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本项目介绍如何使用PyTorch框架下的torch-transformers库轻松加载预训练的BERT模型，用于评估和计算文本中句子之间的语义相似度。无需从头开始训练，简化了NLP任务中的特征提取过程。 使用torch transformers库可以直接加载预训练的BERT模型来计算句子相似度。

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  • 利用torch transformers直接加载BERT模型计算句子相似度
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    本项目介绍如何使用PyTorch框架下的torch-transformers库轻松加载预训练的BERT模型，用于评估和计算文本中句子之间的语义相似度。无需从头开始训练，简化了NLP任务中的特征提取过程。 使用torch transformers库可以直接加载预训练的BERT模型来计算句子相似度。
     
  • 基于BERT的句子相似度计算：利用Google BERT算法评估两句话的语义相近程度。
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    本研究采用Google BERT算法，旨在精确衡量与理解中文和英文句子间的语义相似性，提升机器对复杂语言结构及多义词的理解能力。 伯特相似度利用Google的BERT模型来计算语义相似性。该方法基于TensorFlow 1.0版本实现。其基本原理是将需要比较相似性的两个句子合并为一个输入，通过BERT模型获取整体编码信息，并经过全连接层进行降维处理后输出表示两者是否相似的概率。 ### 模型结构 #### 数据预处理 在使用BERT模型计算文本的语义相似度之前，必须先对数据进行预处理。例如，当需要对比两个句子：“如何得知关闭借呗”和“想永久关闭借呗”，首先会将这两个句子按照单词（token）拆分并重组： ``` [如 何 得 知 关 闭 借 呗][想 永 久 关 闭 借 呗] ``` 这样处理后的数据会被输入到BERT模型中进行进一步的计算。
     
  • 深度Siamese文本相似度：利用Siamese-LSTM进行中文句子相似度计算
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    本文提出了一种基于Siamese-LSTM架构的方法，专门用于提高中文句子间的相似度计算精度，为自然语言处理中的语义理解提供有效工具。 基于Siamese-LSTM的中文句子相似度计算环境搭建 操作系统：Ubuntu 16.04（64bit） Anaconda版本：2-4.4.0（Python 2.7） 历史版本下载： TensorFlow: 1.5.1 numpy: 1.14.3 gensim: 3.4.0 (nltk: 3.2.3) jieba: 0.39 参考模型训练代码使用如下命令：# python train.py 评估模型性能时使用以下命令：# python eval.py 论文相关代码参考版本为 a61f07f6bef76665f8ba2df12f34b25380016613。
     
  • 《利用Sentence-BERT训练个性化文本相似度模型的源代码》
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    本项目提供了一个基于Sentence-BERT框架训练个性化文本相似度模型的完整解决方案，包含详细的源代码和使用说明。 BERT 和 RoBERTa 在处理文本语义相似度等句子对的回归任务上已经达到了最先进的成果。然而，这些模型需要同时将两个句子输入到网络中进行计算，这导致了巨大的计算开销问题，并且使得它们不适用于诸如语义相似度搜索和无监督任务（例如聚类）的应用场景。 Sentence-BERT (SBERT) 网络通过使用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量。这种设计下，语义相近的句子其embedding 向量之间的距离会比较近，从而可以利用余弦相似度、曼哈顿距离或欧氏距离等方法来进行相似度计算。 因此，SBERT 能够应用于一些新的特定任务上，例如进行相似性对比、聚类以及基于语义的信息检索。
     
  • 利用一行代码实现BERT生成句向量，并应用于文本分类和相似度计算
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    本项目通过简洁的一行代码实现了将BERT模型用于生成高质量的句子向量，这些向量随后被应用到文本分类及语义相似度评估任务中，展示了BERT在简化自然语言处理流程中的强大能力。 使用一行代码通过BERT生成句向量，并利用BERT进行文本分类和计算文本相似度。
     
  • 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。
     
  • 基于知识图谱的问答系统：利用 BERT 进行命名实体识别及句子相似度计算。附完整数据与代码，可直接运行。
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    本项目构建了一个基于知识图谱的问答系统，采用BERT模型实现高效的命名实体识别和句子相似度计算，提供详尽的数据集与源代码，便于快速部署与测试。 本项目是基于知识图谱的问答系统，采用BERT+BILSTM+CRF模型进行命名实体识别及句子相似度比较，并最终实现线上部署。 项目的描述如下： 1. 问答 QA 系统简单介绍 1.1-问答系统目标：给定一个自然语言的问题，能够得到简短、精确的答案。或者开发一种动机驱动的系统来回答任何形式的自然语句问题。 1.2-问答系统分类：此处省略具体分类内容。 2. 知识库问答 KB-QA 介绍
     
  • 句子语义相似度计算中孪生网络(Siamese Network)的应用
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    本研究探讨了孪生网络在计算句子语义相似度中的应用，通过对比学习提升模型对复杂语境的理解能力，为自然语言处理领域提供新的解决方案。 在自然语言处理（NLP）领域，孪生网络主要用于计算句子间的语义相似度。其基本结构包括两个具有相同或不同架构的神经网络，分别用于表示一对输入句子中的每一个。这些模型通过各种距离测量方法（如曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度）来评估这两个句子在特征空间内的接近程度。 孪生网络可以分为两类：真正的孪生网络和伪孪生网络。前者指的是两个具有相同架构并共享参数的神经网络，适用于处理结构上非常类似的同领域文本对；后者则指代两种情况——要么是拥有相同但不共享权重的模型，要么就是使用完全不同架构的双路系统，适合于跨领域的句子对比或涉及图像和文字之间的相似度评估任务。 在孪生网络的应用中，一般采用Contrastive Loss作为损失函数来优化模型性能。
     
  • 利用C++和DeepSeek模型实现的文本相似度计算源码
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    本项目采用C++编程语言及DeepSeek模型开发，旨在高效地进行大规模文本数据间的相似性分析与匹配。代码库内含详细文档，欢迎贡献与交流。 这段文字描述了一个使用 C++ 结合 DeepSeek 模型进行文本相似度计算的源码实例。该实例会接收两段文本，利用 DeepSeek 模型提取文本特征，并通过余弦相似度来衡量这两段文本之间的相似程度。
     
  • Python-利用知识图谱的问答系统：采用BERT进行命名实体识别及句子相似度计算，并支持在线与离线模式
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    本项目构建了一个基于Python的知识图谱问答系统，运用BERT模型执行高效的命名实体识别和句子相似性分析，兼容在线实时查询与离线批量处理需求。 基于知识图谱的问答系统采用BERT模型进行命名实体识别和句子相似度计算，并分为在线（online）和离线（outline）两种模式运行。