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Efficient Fine-Tuning Method for Text Embedding Models in Information Retrieval: Contrastive Learning Penalty (CLP)
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内容提要
本研究提出了一种高效的文本嵌入模型微调方法，结合对比学习惩罚函数，以提升信息检索性能。实验结果显示，该方法在文档检索任务中显著提高了效果，预计将对信息检索系统的改进产生积极影响。
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关键要点
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本研究提出了一种高效的文本嵌入模型微调方法。
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该方法结合了对比学习惩罚函数，以提升信息检索性能。
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实验结果显示，该方法在文档检索任务中显著提高了效果。
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预计该方法将对信息检索系统的改进产生积极影响。
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