閱讀筆記5：（SBERT）Sentence-BERT:Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

目錄

? ? - Motivation：論文想要解決的問題

? ? -?Methodology：本文提出的方法

? ? - experiment：實驗結果

Motivation

- Bert 直接生成的sentence representation（SR） 不能很好的表達句子的語義。（相似的句子距離更近）

- 所以設計網絡來finetune bert，使得可以獲取nice的SR

Methodology

-?SBERT architecture with classification objective function：同時輸入兩個句子，最后使用entropy loss

注：fintune結束后，bert+pooling可作為句子編碼器。

-?SBERT architecture at inference：同時輸入兩個句子，可以使用MSEloss

experiment

- 使用SBERT框架&NLI finetune之后效果比BERT CLS-vector效果好

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