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CoT-BERT: 通过思维链增强无监督句子表示
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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
本文提出了一种无监督的句子表示学习方法，通过转换输入句子得到定长向量表示，消除了对标注数据的依赖。使用两阶段的方法进一步提高性能。实验证明，CoT-BERT 方法超越了一系列强大的基准模型。
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关键要点
- 提出了一种无监督的句子表示学习方法
- 通过转换输入句子得到定长向量表示
- 消除了对标注数据的依赖
- 采用两阶段的方法提高性能
- 理解和总结预训练模型的潜在能力
- 精细调整对比学习损失函数和模板去噪技术
- CoT-BERT 方法超越了一系列强大的基准模型
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