如何使用BERT模型预测没有标签的数据集的句子语义相似性？

Question

我是使用伯特模型的初学者。我正在关注Keras网站https://keras.io/examples/nlp/semantic_similarity_with_bert/#:~:text=Introduction,sentence%20semantic%20similarity%20with%20Transformers的教程

但他们在示例中使用的数据集具有标签变量（“相似性”）。是否有任何教程或指南使用伯特模型预测只有文本列的数据的语义相似性

Answer 1

据我所知，BERT是用来处理有监督的问题的，比如Keras站点中的例子。如果数据集仅由文本列组成，则可以执行以下操作：使用BERT模型提取特征，并使用Kmeans将数据分为不同的组。关于KMeanshere的更多信息，这个post有关于这种方法的更多细节