我一直在为许多任务寻找 BERT。我想使用 BERT 语义相似性和 BERT Q/A 来比较回答常见问题的性能。但是，我不确定在这项任务中使用语义相似性是否是个好主意。如果是，你认为有可能找到一个数据集来微调我的算法吗？
使用 BERT 来回答具有语义相似性的常见问题解答是个好主意吗？
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伯特
2021-11-10 12:28:40
2个回答
也许下面的文章可以帮助你：
使用 Query-Question Similarity 和 BERT-Based Query-Answer Relevance 检索常见问题解答 (2019)
他们在 localgovFAQ 和 StackExchange 数据集中评估他们的模型。
您可以这样做，并且您可能会找到数据，但这取决于您将应用它的常见问题解答数据的类型。更重要的是，通过比较两个 BERT 模型，你获得了什么见解？
其次，如果您的意思是使用向量空间嵌入的语义相似性，即使用于检索/排名而不仅仅是重新排名，那么我可以告诉您性能仍然不是 SOTA。但是您可以简单地使用这样的神经语义模型进行重新排名。
我们正在努力。所以如果你想知道更多，PM我。
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