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日本 SimCSE 技术报告
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为InfoCSE的无监督句子嵌入学习框架，通过引入掩蔽语言模型任务和设计网络来聚合句子信息，表现超越了SimCSE，成为无监督句子表示学习方法中的最新成果。
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关键要点
- 提出了一种名为InfoCSE的无监督句子嵌入学习框架。
- InfoCSE引入了掩蔽语言模型任务和设计网络来聚合句子信息。
- InfoCSE在语义文本相似性（STS）任务上超越了SimCSE。
- 在BERT-base模型上，平均Spearman相关性增加了2.60%。
- 在BERT-large模型上，平均Spearman相关性增加了1.77%。
- InfoCSE成为无监督句子表示学习方法中的最新成果。
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