BERT模型可以使用JSON格式输入吗？
Is it possible to use JSON format input for BERT model?
我正在尝试创建一个从多个网络来源收集的知识库（单一事实来源）。 （例如维基 <-> 同人圈）
所以想试试Siamese网络或者计算与BERT嵌入文档的余弦相似度。
那么，我可以忽略那些 json 结构并训练它们吗？
虽然 BERT 没有经过专门训练来寻找 JSON 数据之间的相似性，但您始终可以提取 JSON 的值并将其连接成一个长句子，然后将其留给 BERT 来捕获如您所料的上下文。
或者，您可以为 JSON 之间的每个键值依赖项生成一个余弦相似度分数，并将它们聚合以生成 JSON 数据对的净相似度分数。
另请参阅 Sentence-BERT (SBERT)，这是对预训练 BERT 网络的一种修改，它使用孪生网络和三重网络结构来导出语义上有意义的句子嵌入，可以使用余弦相似度进行比较。
我正在尝试创建一个从多个网络来源收集的知识库（单一事实来源）。 （例如维基 <-> 同人圈）
所以想试试Siamese网络或者计算与BERT嵌入文档的余弦相似度。
那么，我可以忽略那些 json 结构并训练它们吗？
虽然 BERT 没有经过专门训练来寻找 JSON 数据之间的相似性，但您始终可以提取 JSON 的值并将其连接成一个长句子，然后将其留给 BERT 来捕获如您所料的上下文。
或者，您可以为 JSON 之间的每个键值依赖项生成一个余弦相似度分数，并将它们聚合以生成 JSON 数据对的净相似度分数。
另请参阅 Sentence-BERT (SBERT)，这是对预训练 BERT 网络的一种修改，它使用孪生网络和三重网络结构来导出语义上有意义的句子嵌入，可以使用余弦相似度进行比较。