基于对比学习的句子编码器隐式加权信息词汇

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通过对比损失的简单调优,句子编码器的性能可以得到显著提高。本文理论上和实验上展示出,在对比学习过程中模型获得了怎样的特征,即基于信息论的数量对词汇进行隐式加权。本文还使用多种模型、多个数据集、两种度量模型隐式加权的方法(集成渐变法和 SHAP)以及两个信息论数量(信息增益和自信息量)进行了全面实验。结果提供了对对比调优强调信息丰富词汇的经验证据。

该文介绍了一种基于对比学习的方法,通过对齐文本和其短语成分组成来学习文本表示。实验结果显示,该方法在语义文本相似性任务上表现优异,且无需额外网络参数或辅助训练目标。

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