drzqb / tsbert

基于BERT的中文文本相似度模型

TSBERT：Text Similarity using BERT 基于BERT的文本相似度模型

无监督学习：向量白化、对比学习

bertwhitening：bert输出向量白化
论文：Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval
训练数据：lcqmc随机选取10000语句，抛弃标签。

SimCSE_unsupervised：采用与论文相同的损失函数
论文：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
训练数据：lcqmc随机选取10000语句，抛弃标签。

SimCSE_unsupervised_sp：采用与苏剑林相同的损失函数
训练数据：同上

SimCSE_unsupervised_sp_simplified：采用与苏剑林相同的损失函数，从transformers加载bert
训练数据：同上

SimCSE_unsupervised_simplified：采用与论文相同的损失函数，从transformers加载bert
训练数据：同上

ConSERT_unsupervised_shuffle：对posids进行shuffle
论文：ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer
训练数据：同上

ESimCSE_unsupervised_endpoints: 采用与论文相同的损失函数
论文：ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding
训练数据：同上

监督学习：双塔模型、对比学习

SBERT：SentenceBERT
论文：Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
训练数据：lcqmc训练集

SBERT：SentenceBERT_simplified, 从transformers加载bert
论文：同上
训练数据：同上

SimCSE_supervised：采用与论文相同的损失函数
训练数据：snli随机选取10000条数据，数据格式[sentence,sentence_entailment,sentence_contradiction]

tsbert's Issues

无法找到预训练模型

您好，
我想使用您预训练的SBERT进行句子相似度的计算，但是运行SentenceBERT.py代码时提示无法找到预训练模型，请问可以提供一下相应的预训练模型文件吗？
谢谢