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    将句子表示为向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

    对于第二步,个人的直观理解是移出所有句子的共有信息,因此保留下来的句子向量更能够表示本身并与其它句子向量产生差距。...具体地,skip-thought模型如下图,给定一个连续的句子三元组,对中间的句子进行编码,通过编码的句子向量预测前一个句子和后一个句子。...为了得到句子向量,将句子看成一个完整的窗口,模型的输入为句子中的n-grams,目标是预测句子中的missing word(目标词),而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。...具体地,模型的输入为一个句子\(s\)以及一个候选句子集合\(S_{cand}\),其中\(S_{cand}\)包含一个句子\(s_{ctxt}\)是\(s\)的上下文句子(也就是\(s\)的前一个句子或后一个句子...实验设置候选句子集合大小为3,即\(S_{cand}​\)包含1个上下文句子和两个无关句子。模型结构如下: ?

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    Salesforce业务机会分成(Split)介绍

    Salesforce业务机会分成(Opportunity Splits)允许你将一个业务机会的业绩分配给多个团队成员。...业务机会分成的类型: 有两种类型的业务机会分成, 他们是Revenue Splits和overlay splits....Revenue Splits:这种类型的分成允许你为直接负责项目的团队成员/销售人员划分分成比例。分成的总值为100%。...Overlay Splits:这种类型的分成允许你为支持团队划分业绩(不是直接负责人),这种类型的分成可以将业务机会金额设定为任意的百分比,甚至超过100%。...5.启用业务机会分成 ? 6.选择显示分成的页面布局 ? 7.打开一个有销售团队的业务机会并点击Edit Opportunity Splits" 按钮” ? 8.输入详细信息并点击保存按钮 ?

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    深度学习之句子表达

    既然词语能表达,那句子也同样能被分布式的向量表示。这里主要介绍几种句子的表示方法。 1....缺点:句子空间比词语空间大的多,不可能为每个句子得到embedding。要是有新的句子出现,需要重训,很麻烦。 2. skip-thought模型 模型很简单,思路也很简单。...大致思路就是:将句子进行拆分、更换词序、删词等操作得到一系列的噪声数据,然后通过auto-encoder使得当前句子离原句子最相近(概率最大)。...这种方式:拆分句子组合得到的信息较少,引入噪声重新构建原始句子得到的表达与上下文无关。...同样是使用中间句子预测上下两句。中间句子用词语embedding取平均得到,上下文句子拆分成一个个词语。缺点就是丢失了句子的序列信息。 ?

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    大型语言模型:SBERT — 句子BERT

    其他方法 分析交叉编码器架构的低效率,为每个句子独立地预先计算嵌入似乎是合乎逻辑的。之后,我们可以直接计算所有文档对上选定的距离度量,这比将平方数的句子对输入 BERT 要快得多。...不幸的是,这种方法对于 BERT 来说是不可能的:BERT 的核心问题是,每次同时传递和处理两个句子时,很难获得仅独立表示单个句子的嵌入。...另一种方法是将单个句子传递给 BERT,然后对输出标记嵌入进行平均。然而,获得的结果甚至比简单平均 GLoVe 嵌入还要糟糕。 ❝推导独立句子嵌入是 BERT 的主要问题之一。...在推理过程中,可以通过以下两种方式之一使用该架构: 通过给定的句子对,可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。 对于给定的句子,可以提取其句子嵌入(在应用池化层之后)以供以后使用。...当我们得到大量句子的集合并旨在计算它们之间的成对相似度分数时,这特别有用。通过将每个句子仅运行一次 BERT,我们提取了所有必要的句子嵌入。

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    句子相似度的计算 | NLP基础

    为了解决这个问题,科学家把自然语言处理分成了很多子问题进行处理,相似度计算这些子任务中的一种。 文本的相似度又分为词级别的相似度,句子级别相似度,段落级别的相似度和文章级别的相似度。 ?...基于词向量计算句子的相似度 不过句子或更长的文本由于复杂性更高,包含的信息更多,其相似度问题还没有一个非常完善的解决方案。 ?...那么如果对一句话中的每个词的词向量求平均值,那么这个向量也应该能表示句子的意思。出于这个思路就有了这一种句子相似度比较方法。...Smooth Inverse Frequency 前面我们说过,方法1中会忽略句子中很多的信息,这其中就包括句子中每个词的重要性信息。...这些方法的思路基本上都是直接对句子进行编码(和词向量类似的句向量)——直接把句子编码成向量。 ?

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