除此之外，百度ERNIE还引入了DLM（对话语言模型）任务，通过这种方式来学习相同回复对应的query之间的语义相似性。实验证明DLM的引入对LCQMC（文本相似度计算）系列任务带来了较大的帮助。...为此，我亲自跑了BERT和ERNIE两个模型，在下面的几个场景中得到了预测结果。 2.1 完形填空 完形填空任务与预训练时ERNIE引入的知识先验Mask LM任务十分相似。...对比MSRA-NER数据集上的F1 score表现，ERNIE与BERT分别为93.8%、92.6%。...Case对比：摘自MSRA-NER数据测试集中的三段句子。B_LOC/I_LOC为地点实体的标签，B_ORG/L_ORG为机构实体的标签，O为无实体类别标签。...因此，我们比较文本相似度任务LCQMC数据集上二者的表现。从下表的预测结果可以看出，ERNIE学习到了中文复杂的语序变化。
作者：光彩照人 学校：北京邮电大学 一、背景介绍 BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。...2）模型结构 为了能够fine-tune BERT/RoBERTa，文章采用了孪生网络和三胞胎网络来更新权重参数，以达到生成的句子向量具有语义意义。...无监督评测不采用这些数据集的任何训练数据，直接用上述训练好的模型来计算句子间的相似度，然后通过斯皮尔曼等级相关系数来衡量模型的优劣。结果如下： ? ...上述实验结果分为三块： not trained for STS:表示直接采用的是跟上面无监督评测一样的模型，结果也一样； Trained on STS benchmark :表示没有使用NLI数据集，直接在...数据集上利用余弦相似度衡量句子向量，余弦相似度对于向量的每一个维度都是同等的，然而SentEval是利用逻辑回归分类器来评测，这样某些维度会对最终的分类结果产生影响。
语义相似性与BERT预训练的联系 为了探究上述问题，作者首先将语言模型(LM)与掩盖语言模型(MLM) 统一为: 给定context（c）预测得到 token(x) 的概率分布，即 这里 是context...实验及结果 论文的实验部分在7个数据集上进行衡量语义文本相似性任务的效果。 实验步骤： 通过句子encoder得到每个句子的向量表示。...计算句子之间的cosine similarity 作为模型预测的相似度。 计算Spearman系数。...实验结果： 上图汇报了sentence embeddings的余弦相似度同多个数据集上真实标签之间的Spearman等级相关性得分（），其中flow-target 表示在完整的目标数据集（train+validation...文章同样还在无监督问答任务证明模型的有效性，并将BERT-flow得到的语义相似度同词法相似度(通过编辑距离来衡量)进行对比，结果同样证明模型在引入流的可逆映射后减弱了语义相似性与词法相似性之间的联系！
这种方式没有利用句子对相似度标签来微调BERT，因此是无监督的，因此非常适用于大规模文本检索的应用场景，「但奇怪的是，实验表明BERT句向量的表现有时候还不如non-contextualized的GloVe...但SBERT有一个不可忽视的缺点和一个没有解答的问题： 「需要监督信息：」 想要标注任意句子对的相似度的工作量是 增长的，在绝大多数文本检索的现实场景下，获取大规模句子对标签的代价是很高的。...上面的几点思考就是本文致力于解决的问题，作者首先分析了BERT句向量是否包含了足够的语义相似度信息，然后分析了为什么不能直接计算BERT句向量的cosine相似度来表示语义相似度，最后针对如何在无监督的条件下更有效地处理...BERT预训练与语义相似性 考虑一个句子 ，语言模型将联合概率 按自回归的方式分解为 而BERT提出的掩码语言模型将其分解为 其中 表示掩码后的句子， 表示被掩码的单词， ，当...与SBERT的评估过程一致，作者首先使用句子编码器得到句向量，然后计算句向量对的cosine相似度作为语义相似度的预测值，最后计算预测相似度和人工标注相似度的Spearman秩相关系数。
BERT句向量空间分析语义相似度任务和BERT预训练有关联bert的掩码任务MLM，通过句子的上下文来预测被掩码的单词$x$, 其向量表示$w_x$，$h_c$是其上下文$c$经过深度网络之后的向量表示...，然而这些没有语义定义的空间使得分布不是凸性的，所以可以认为BERT句向量上是语义不平滑的(semantically non-smoothing)，这导致句向量相似度不一定准确表示句子的语义相似度。...实验[image-20210215134636553]上面的实验中，都没有使用NLI的监督标签，而target表示使用了NLI的语料来训练flow，但是并没有使用其监督的标签。....png]研究句子相似度是否和编辑距离是否有强关系，相比于真实标签，bert与编辑距离的关系很高。...就上图中，当句子对的编辑距离小于4的时候，bert的语义相似度很高，但是真实标签却不是这样，例如句子“我喜欢这家饭店”和“我不喜欢这家饭店”，虽然编辑距离很小，但是确是相反的句子，而bert会倾向于认为他们相似
在推理时，模型会容易为长度相同或者相似的句子对打出更高的分数，从而偏离真实分值。 为了分析长度差异的影响，我们使用 SimCSE 模型对 7 个标准语义文本相似度数据集进行了评估。...我们使用无监督 SimCSE 模型预测分数，并计算了每一组的模型预测和真实标签之间的相似性差异。...预测相似度和真实相似度的差异 为了缓解这一问题，对于每一对互为正例的句子，我们期望在不改变句子语义的情况下改变句子的长度。...我们使用从英语维基百科中随机抽取的 100 万个句子来进行训练，并利用文本相似度任务来衡量句子表示能力，在 7 个标准语义文本相似度（STS）数据集上进行了实验。...因为 STS12-STS16 数据集没有训练集和验证集，所以我们在每个数据集的测试集上评估模型。我们根据句子对的长度差是否为≤3，将每个 STS 测试集分为两组。
，文本相似度模型发展历程，相关数据集，以及重要论文分享。...大家通过各种方式来做相似度比较的都有。从 BERT 出现之后，由于 BERT 出色的性能，之后的工作主要是基于 BERT 的改进。在这个阶段，大家所采用的数据集，评价指标等也逐渐进行了统一。...对于语义相似度任务来说： 在有监督范式下，BERT 需要将两个句子合并成一个句子再对其编码，如果需要求很多文本两两之间的相似度，BERT 则需要将其排列组合后送入模型，这极大的增加了模型的计算量。...作者认为，直接用 BERT 句向量来做相似度计算效果较差的原因并不是 BERT 句向量中不包含语义相似度信息，而是其中包含的相似度信息在余弦相似度等简单的指标下无法很好的体现出来。...这是因为 Sentence-BERT 虽然没有用到 STS 标签，但训练时用的是 NLI 数据集，也用到了 NLI 中人工打标的标签，因此 SimCSE 作者将 Sentence-BERT 归为了有监督模型中
SimLex-999 数据集的设计目标是度量不同模型评估词之间的语义相似度的能力。 使用这个嵌入向量数据集，研究者找到了 N 个与 w 的余弦相似度大于 δ 的同义词。...然后再使用目标模型 F 来计算对应的预测分数。研究者还计算了源句子 X 与对抗句子 X_adv 之间的句子语义相似度。...但如果没有可以改变预测结果的候选词，则选择标签 y 的置信度分数最低的词作为 w_i 的最佳替换词。然后重复步骤 2，转换下一个被选中的词（第 20-30 行）。...表 1：数据集概况 攻击目标模型 对于每个数据集，研究者在训练集上训练了三个当前最佳的模型，并得到了与原有实现相近的测试集准确度分数。...表 6：来自 MR（WordLSTM）和 SNLI（BERT）数据集的原句子和对抗样本句子示例 ?
这种策略被称为增强 SBERT (AugSBERT) ，它使用 BERT Cross-encoders 来标记更大的输入对集，以增强 SBERT Bi-encoders 的训练数据。...然而，在标记数据集很少或特殊情况下，所示的简单单词替换或增量策略对句子对任务中的数据增强没有帮助，甚至与没有增强的模型相比导致性能更差。...简而言之，直接的数据增强策略涉及三个步骤： 第 1 步：准备完整标记的语义文本相似性数据集（gold data） 第 2 步：替换成对句子中的同义词（silver data） 第 3 步：在扩展（gold...+ silver）训练数据集上训练双编码器 (SBERT) 场景 2：有限或少的注释数据集（很少有标签的句子对） 在这种情况下，由于标记数据集（gold data）有限，因此使用预训练的 Cross-encoders...对于大型集合，可以使用像 Faiss 这样的近似最近邻搜索来快速检索 k 个最相似的句子。它能够解决 BM25 在没有或很少词汇重叠的同义句上的缺点。
上一篇文章，讨论了语义匹配的语义场景，NLP 语义匹配：业务场景、数据集及比赛 这篇跟大家讨论相关的技术，主要包括BERT-avg、BERT-Whitening、SBERT、SimCES四个。...BERT-avg BERT-avg做法很简单，「直接拿预训练后的预训练模型来做相似度匹配」，因为默认经过预训练后的模型含有知识，能够编码句子的语义。...训练的损失函数 使用哪种损失函数依据手头数据集的形式，但无论采用哪种方式进行训练，预测时，用的都是两个句子分别输入encoder，得到输出后求pooling得到u和v，再求余弦相似度从而得到句子对的相似度...Triplet Objective Function：三元组损失，当训练的数据集是如NLI这种三元组数据集时（即包含原句、与原句语义相同的句子、与原句矛盾的句子组成一个三元组），就可以采用这种目标函数，...库里还列举了SBERT的使用场景，如下图，包括计算句子的embedding、计算语义相似度、语义搜索、检索重排、聚类等等应用，每个应用都有示例代码。
第一个任务是采用 MaskLM 的方式来训练语言模型，通俗地说就是在输入一句话的时候，随机地选一些要预测的词，然后用一个特殊的符号[MASK]来代替它们，之后让模型根据所给的标签去学习这些地方该填的词。...7.针对句子语义相似度/多标签分类/机器翻译翻译/文本生成的任务，利用 BERT 结构怎么做 fine-tuning？ 7.1 针对句子语义相似度的任务 ?...bert fine tuning classification 实际操作时，上述最后一句话之后还会加一个[SEP] token，语义相似度任务将两个句子按照上述方式输入即可，之后与论文中的分类任务一样，...将[CLS] token 位置对应的输出，接上 softmax 做分类即可(实际上 GLUE 任务中就有很多语义相似度的数据集)。...词与词之间是没有顺序关系的。 而 word2vec 是考虑词语位置关系的一种模型。
然后，输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。考虑在一个大集合中找到最相似的一对句子的目标。...然而，事实证明 [CLS] 对于这项任务根本没有用，因为它最初是在 BERT 中针对下一句预测进行预训练的。 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。...对于这个问题，推理过程与训练相同。 正如论文中所述，SBERT 模型最初是在两个数据集 SNLI 和 MultiNLI 上进行训练的，这两个数据集包含一百万个句子对，并带有相应的标签蕴含、矛盾或中性。...❞ 回归目标函数 在这个公式中，在获得向量 u 和 v 后，它们之间的相似度得分直接通过选定的相似度度量来计算。将预测的相似度得分与真实值进行比较，并使用 MSE 损失函数更新模型。...默认情况下，作者选择余弦相似度作为相似度度量。 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。
Semantic-aware Pre-training Tasks Discourse Relation Task：除了句子的位置距离，那么语义关系还没有呢，于是这里提出了句子间的语义（其实是修辞）关系任务...使用了Mining discourse markers for unsupervised sentence representation learning中的英文数据训练模型，同时使用期方法自动构建了中文数据来训练中文模型...IR Relevance Task：那么真语义相似性任务呢，这就来了，利用百度搜索引擎的数据（要是能用google的估计能好不少），判断query（第一句）和url title（第二句）的关系，也是一个三类别...实验 最重要的，数据来源，英文数据集来自于wiki百科，book corpus，收集了Reddit和Discoery data[3]作为语义关系的数据。...中文任务包含9项：阅读理解、实体识别、NLI、语义相似度、情感分析、QA。 结果自然是超过了之前的一些BERT模型。
图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要作用】 图文匹配模型主要研究的是如何衡量图片与文本在语义层面上的相似度。...，可以使用RNN网络或者bert等提取文本特征；最后，通过全连接网络将图片和文本特征转化至同一个语义空间，使用余弦相似度或者欧氏距离来衡量两者是否匹配。...SCAN使用attention的思路来计算图片与文本的相似度分数。...ImageBERT在多个公开数据集上取得了非常大的效果提升，不仅在于模型上使用了bert，我个人觉得使用了更大规模的数据集（图片数量是前面工作的100倍）进行预训练也功不可没。 ?...，再输入相应网络计算图片与文本的相似度打分，工程实现比较繁琐且模型预测也非常耗时）。
图片 图片 a.首先使用大量公域文本数据对BERT模型进行预训练（或直接用谷歌预训练好的模型） b.将文本直接输入模型 c.对模型输出的语义向量C，或中间隐层向量，计算余弦相似度，得到匹配结果。...但是这种训练方式能让Bert更好的捕捉句子之间的关系，生成更优质的句向量。在测试阶段，SBERT直接使用余弦相似度来衡量两个句向量之间的相似度，极大提升了推理速度。...： ①BERT对所有的句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对。...由于排队句子嵌入来自前面的mini-batch，通过取其参数的移动平均来保持动量更新模型，并利用动量模型生成排队句子嵌入。 在使用动量编码器时，关闭了dropout，这可以缩小训练和预测之间的差距。...同义词替换 使用开源包synormise的效果不太好， 后面可以尝试使用公开医学预料训练word2vec模型来做同义词替换(时间问题， 没有尝试)。
bert使用了中文维基百科，ERNIE也同样使用了，并且在此基础上加入百度自有的数据集：百度百科（实体、强描述性）、百度新闻（专业通顺语料）、百度贴吧（多轮对话）。...随机替换R，然后让模型判断这个多轮对话是真的还是假的。 RoBerta 与bert区别 更大的训练集，更大的 batch。 不需要使用 NSP Loss。 使用更长的训练 Sequence。...更大的数据集 原来的 BERT 只使用了 16G 的数据集，而 RoBERTa 在更大的数据集上训练 BERT，使用了 160G 的语料 去掉 NSP Loss BERT 在训练的过程中采用了 NSP...原始BERT模型使用[MASK] token进行掩蔽，但是[MASK] token在微调阶段从未出现，这会造成预训练任务与下游微调任务不一致；因此 MacBERT 使用类似的单词来掩蔽需要被掩蔽的单词。...在极少数情况下，当没有相似的词时，会降级使用随机词替换。 使用15%的百分比输入单词进行掩蔽，其中80%将替换为相似的单词，10%将替换为随机单词，剩下的10%将保留原始单词。
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