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Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

这篇论文提出了一个新的模型:Sentence-BERT (SBERT),它在预训练的BERT基础之上,使用*孪生网络(siamese network)*和*三元组网络(triplet network)*,对模型进行了微调。这样模型就可以生成句子的嵌入表示(sentence embedding),这些句子的嵌入表示可以直接用来计算句子间的余弦相似度。这样在前面提到的寻找最相似句子的任务中,就无需对每个句子对进行推理,大大减少了计算时间(65小时 -> 5秒),并且不会降低准确率。

这篇论文提出了一个新的模型:Sentence-BERT (SBERT),它在预训练的BERT基础之上,使用*孪生网络(siamese network)*和*三元组网络(triplet network)*,对模型进行了微调。这样模型就可以生成句子的嵌入表示(sentence embedding),这些句子的嵌入表示可以直接用来计算句子间的余弦相似度。这样在前面提到的寻找最相似句子的任务中,就无需对每个句子对进行推理,大大减少了计算时间(65小时 -> 5秒),并且不会降低准确率。