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BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗? 第1页

  

user avatar   cai-jian-wei-47 网友的相关建议: 
      

语义相似度的方法,一般包括:不交互的方法(query和doc各自构建embedding,再由匹配层计算相似度)、交互的方法(基于query和doc的二维相似度矩阵,构建交互的embedding,直接计算相似度)。从训练的loss或者语义相似度的效果来看,交互的方法都会比不交互的方法好。

不过工业界为了构建embedding,正常会使用第一种方法,主要是为了利用faiss或者nsg等,更方便的做大规模语义向量的检索。第二种方法,会用于精排序。

拿bert做语义相似度的任务,可以考虑以下两方面:

1)复用了预训练模型学习到外部语料的表征(直接使用开源bert模型的cls embedding计算出来的pooled output效果会比较差;主要是数据的差异性导致的,因此需要做fine-tune)。正常gpu充裕可以做一版特定领域数据的预训练模型,学习到领域数据的表征

2)在下游的语义匹配任务,做fine-tune。利用了bert模型里面的transformer结构,相比以往的lstm或者cnn模型,对文本的表征更好。


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女王:求求题主放过我,我可不敢有什么政绩。。。




  

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