BERT中文文本相似度模型源码及项目说明

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。"