sentence-bertは日本語に対応した実装があるけどこちらは今のところ英語のみっぽい

knok のブックマーク 2020/11/21 09:13

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4694493879824775778/comment/knok" data-user-id="knok" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/ai-scholar.tech/articles/natural-language-processing/sbert-wk" data-original-href="https://ai-scholar.tech/articles/natural-language-processing/sbert-wk" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fai-scholar.tech%2Farticles%2Fnatural-language-processing%2Fsbert-wk" data-user-icon="/users/knok/profile.png">捨ててしまうのはもったいない！BERTの出力を組み合わせて文ベクトルを作るSBERT-WK</a><br><p style="clear: left">sentence-bertは日本語に対応した実装があるけどこちらは今のところ英語のみっぽい</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/knok/20201121#bookmark-4694493879824775778"><span class="datetime-body">2020/11/21 09:13</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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捨ててしまうのはもったいない！BERTの出力を組み合わせて文ベクトルを作るSBERT-WK

ai-scholar.tech2020/11/20

3つの要点 ✔️ BERT の埋め込み表現が各層で異なる情報を捉えていることを実証 ✔️ 各層の情報を統合して文ベクトルを構成する手法を提案 ✔️ 提案手法で主要なタスクでの精度向上を達成 SBERT-WK: A Sentence Embeddin...

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