句子编码器面临的令人望而却步的困境：在标准基准中取得成功，但无法捕捉基本的语义属性
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。在本研究中，我们采用回顾性方法，对比了 5 种现有的句子编码器，即 Sentence-BERT、Universal Sentence Encoder (USE)、LASER、InferSent 和 Doc2vec，在下游任务表现和捕获基本语义特征能力方面的表现。我们评估了这五种句子编码器在受欢迎的 SentEval...
本研究比较了5种句子编码器在下游任务和捕捉基本语义特征能力方面的表现。通过在SentEval基准测试上评估，发现多个句子编码器在各种任务上表现良好。然而，没有找到单一的优胜者，因此进行了进一步实验。通过四个语义评估标准，发现Sentence-BERT和USE模型在复述标准上表现优越，LASER在同义词替换标准上表现最佳。所有句子编码器都未通过反义词替换和句子混乱的标准。结果表明，这些句子编码器在SentEval基准测试上表现良好，但仍难以捕捉基本语义特征，面临困境。
