回答編集履歴
2
fix context
test
CHANGED
|
@@ -1,4 +1,4 @@
|
|
|
1
|
-
今回利用されているのは単語ベクトルを導出するBERTですが，文章で比較したいなら文章ベクトルを取得できるSentence BERTを利用する必要があります．簡単にしか探していませんが東北大版BERTのモデルに文章ベクトルを導出するものは見つか
|
|
1
|
+
今回利用されているのは単語ベクトルを導出するBERTですが，文章で比較したいなら文章ベクトルを取得できるSentence BERTを利用する必要があります．簡単にしか探していませんが東北大版BERTのモデルに文章ベクトルを導出するものは見つからなかったものの，次のサイトが参考になるでしょう．
|
|
2
2
|
|
|
3
3
|
[はじめての自然言語処理 - 第9回 Sentence BERT による類似文章検索の検証](https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part9.html)
|
|
4
4
|
|
1
append link
test
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,5 @@
|
|
|
1
|
-
今回利用されているのは単語ベクトルを導出するBERTですが，文章で比較したいなら文章ベクトルを取得できるSentence BERTを利用する必要があります．簡単にしか探していませんが東北大版BERTのモデルに文章ベクトルは見つかりませんでした．
|
|
1
|
+
今回利用されているのは単語ベクトルを導出するBERTですが，文章で比較したいなら文章ベクトルを取得できるSentence BERTを利用する必要があります．簡単にしか探していませんが東北大版BERTのモデルに文章ベクトルを導出するものは見つかりませんでしたが，次のサイトが参考になるでしょう．
|
|
2
|
+
|
|
3
|
+
[はじめての自然言語処理 - 第9回 Sentence BERT による類似文章検索の検証](https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part9.html)
|
|
2
4
|
|
|
3
5
|
もし，単語同士の類似度でいいのであれば，求めたい単語同士のindexをそれぞれ`i`,`j`として`cos_similarity(A, B)`を`cos_similarity(A[0][i], B[0][j])`と書くことができます．
|