BERT中文文本相似度模型源码及项目说明
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更新于2024-10-23
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资源摘要信息:"本资源是一个关于Python基于BERT模型进行中文文本相似度识别的项目,包含了源代码以及详细的项目说明。该项目主要涉及了两种学习方法:无监督学习和监督学习,具体涵盖了向量白化、对比学习、双塔模型等技术。
在无监督学习部分,主要使用了基于BERT模型的几个变种算法,包括bertwhitening、SimCSE_unsupervised、SimCSE_unsupervised_sp、SimCSE_unsupervised_sp_simplified、SimCSE_unsupervised_simplified、ConSERT_unsupervised_shuffle和ESimCSE_unsupervised_endpoints等。这些算法主要通过对比学习的方式,对BERT模型的输出进行白化处理,以提高语义表示的质量和检索速度。
在监督学习部分,主要使用了SentenceBERT和SimCSE_supervised两种模型。这些模型采用了与论文相同的损失函数,从transformers加载bert,通过对比学习的方式,对输入的句子进行相似度识别。
该资源的适用人群包括计算机相关专业的在校学生、专业老师或企业员工等,可以用于学习借鉴、项目演示、课程设计等多种用途。如果有一定的基础,或者热爱钻研,也可以在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他功能。
压缩包中的文件名称列表包括:项目说明.md、SimCSE_uns_mlm.py、ESimCSE_unsupervised_endpoints.py、SentenceBERT_endpoints.py、SimCSE_unsupervised_endpoints.py、ConSERT_unsupervised_shuffle.py、SimCSE_ACUM_supervised.py、SentenceBERT.py、SimCSE_supervised.py、SimCSE_unsupervised_endpoint.py等,这些文件包含了项目的具体实现细节和相关的算法实现代码。"
2023-12-28 上传
2024-01-09 上传
2024-01-09 上传
2023-06-08 上传
2023-12-20 上传
2024-01-09 上传
2023-06-10 上传
2024-02-28 上传
2023-07-15 上传
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