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从预训练变换模型中提取句子嵌入
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Sentence-BERT (SBERT)，它是预训练BERT网络的修改版，利用孪生和三元组网络结构来推导语义上有意义的句子嵌入，可以使用余弦相似性进行比较，将BERT / RoBERTa的寻找最相似组合的时间从65小时降至大约5秒钟，并保持来自BERT的精度。在共同的STS任务和转移学习任务中，我们评价SBERT和SRoBERTa，该方法优于其他最先进的句子嵌入方法。
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关键要点
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Sentence-BERT (SBERT) 是预训练BERT网络的修改版。
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SBERT 利用孪生和三元组网络结构推导句子嵌入。
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SBERT 可以使用余弦相似性进行句子比较。
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SBERT 将寻找最相似组合的时间从65小时降至约5秒。
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SBERT 保持了来自BERT的精度。
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在共同的STS任务和转移学习任务中，SBERT 和 SRoBERTa 表现优于其他句子嵌入方法。
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