句子相似度的加权输入

Question

我正在使用点得分构建句子相似性的语言模型。目前，我正在使用拥抱脸的gte-large语言模型。

我想知道是否有一种方法可以对文本进行加权输入。例如输入句子

Crickets-insect

有没有办法在这里给予昆虫更多的权重，以便与大量的单词相比，它与昆虫比板球这项运动表现出更多的相似性？

Answer 1

根据这些信息，我不确定您的具体目标任务，但有几种方法可以实现您想要的目标。这是一种专注于嵌入操作的方法：

1. 修改嵌入：为了在相似性计算之前强调某些单词，您可以直接在嵌入空间中缩放它们的向量表示。这可能涉及手动调整关键术语的向量，例如“昆虫”。

2. 向量加法：您还可以通过添加特定单词向量的加权版本来修改整个句子嵌入。例如，如果您正在使用句子“Crickets-insect”，并且您想强调“insect”，请考虑以下方法：

   • 令

     v

     为“Crickets-insect”的嵌入。

   • 通过将其缩放嵌入添加到

     v

     来增强“昆虫”的影响力，从而产生新的向量

     v'

     ：

     v' = v + alpha * v_insect
     

   其中

   alpha

   是一个权重因子，可以增加组合嵌入中“昆虫”的表示强度。

此方法允许您控制特定单词对整个句子相似度计算的影响程度，从而可能提高模型根据您的应用程序需求关注内容相关方面的能力。