bert向量相似度不理想

bert模型取出的向量并不适合余弦相似度的计算方式，是因为没有训练？还是本身就不适合呢？有没有可以计算的算法呢？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：使用bert预训练模型获取文本的嵌入向量表示
• 除此之外, 这篇博客: Bert原理详细笔记中的 假如我们要做一个问答系统，也就是输入有两句话，那么bert又做了什么呢？？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  –为什么要提出这个预训练任务呢，主要也是很多譬如问答、推理之类的任务，更多的是要学习句子之间的关系，这是语言模型无法做到的，因为语言模型根据token预测token，是在句子内部进行学习的。

  bert在训练时会判断这两个输入句子是否是连续的，相关的，也就是它会做一个二分类任务，若两个句子是挨在一起的，那么预测为1，否则为0。每个句子的结尾以 [SEP] 作为分隔符。
  
  那么句子如何选取呢？？训练的时候，输入到模型的第二个句子会以50%的可能从全部文本中随机选取，剩下50%的可能从紧挨着第一个句子的文本中选取

  这样看来，模型就有两个损失函数了，一个是做完形填空时产生的，一个是做二分类时产生的，两个损失函数之和就是bert总的损失函数了。源码片段：
  

• 您还可以看一下 杨帅老师的自然语言处理动手学Bert文本分类课程中的 Bert理论讲解及文本分类模型讲解小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt:

  我建议您采取以下措施来优化BERT向量的相似度计算： 1. 使用更好的相似度计算方法： 余弦相似度通常是比较常用且易于实现的算法，但它并不一定适用于所有任务。对于文本匹配问题，可以考虑使用jaccard相似度、编辑距离等其他算法。具体哪种算法最好取决于您正在处理的数据和任务。 2. Fine-tune BERT模型： Fine-tune是一种基于预训练模型的微调技术，可以用来优化BERT向量的质量。可以使用TensorFlow或PyTorch中提供的Fine-tuning代码来训练模型，然后使用transformers库中的方法来提取词向量。 3. 使用基于BERT的其他模型： BERT模型是自然语言处理领域非常流行的一种模型，具有强大的表达能力和预测能力。除了BERT模型外，还有其他基于BERT的模型，例如ALBERT、RoBERTa等。这些模型在在某些任务上可能会取得更好的效果。可以根据自己的实际情况选择适合自己的模型。 下面是采用Fine-tune BERT模型的代码示例：

  import tensorflow as tf
  import numpy as np
  import transformers
  
  # 加载预训练的BERT模型
  tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
  model = transformers.TFBertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
  
  # 构造Fine-tuning模型
  input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_ids")
  input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
  segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")
  _, sequence_output = model([input_ids, input_mask, segment_ids])
  output_layer = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[:, 0, :])(sequence_output)
  fc_output = tf.keras.layers.Dense(768, activation="relu")(output_layer)
  fc_output = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(fc_output)
  logits = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(fc_output)
  fine_tune_model = tf.keras.models.Model(
      inputs=[input_ids, input_mask, segment_ids], outputs=logits)
  
  # 编译模型
  optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5)
  fine_tune_model.compile(optimizer=optimizer, loss="categorical_crossentropy")
  
  # Fine-tune模型
  train_inputs = [train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids]
  train_labels = np.eye(num_classes)[train_labels]
  fine_tune_model.fit(train_inputs, train_labels, epochs=5, batch_size=32)
  

  其中，train_input_ids、train_input_masks和train_segment_ids是经过处理的训练数据，train_labels是标签。Fine-tune过程将bert模型的各个参数保存下来，再用这些参数来生成向量，这样得到的向量质量会更高一些。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^