S-BERT

[NLP] Sentence-BERT 살펴보기

Sentence-BERT Sentence-BERT는 vanila BERT/RoBERTa를 fine-tuning하여 문장 임베딩 성능을 우수하게 개선한 모델이다. BERT/RoBERTa는 STS 태스크에서도 좋은 성능을 보여주었지만 매우 큰 연산 비용이 단점이었는데, Sentence-BERT는 학습하는 데 20분이 채 걸리지 않으면서 다른 문장 임베딩보다 좋은 성능을 자랑한다. 등장 배경 기존의 BERT로는 large-scale의 유사도 비교, 클러스터링, 정보 검색 등에 많은 시간 비용이 들어간다. BERT로 유사한 두 문장을 찾으려면 두 개의 문장을 한 개의 BERT 모델에 넣어야 유사도가 평가된다. 따라서 문장이 10000개 있으면 10C2 번의 연산 후에 유사도 랭킹을 얻을 수 있다. 클러스터링이나..