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Hyper-CL: 使用超网络对句子表示进行条件化
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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
通过最大化同一文本最小扰动嵌入之间的对齐，以及在更广泛的语料库中鼓励嵌入的均匀分布，基于对比学习的各种方法已被提出来从未标记的数据中学习文本表示。与最先进的方法相比，本工作在语义文本相似性任务上取得了相当的基线改进。此外，本工作是第一个这样做而不需要额外网络参数或辅助训练目标的工作。
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关键要点
- 通过最大化同一文本最小扰动嵌入之间的对齐，学习文本表示。
- 鼓励嵌入在更广泛的语料库中均匀分布。
- 提出最大化文本和其短语成分之间的对齐。
- 考虑了多种实现方法，并阐述了对表示的影响。
- 在语义文本相似性任务上取得了基线改进。
- 首次实现该方法而不需要额外网络参数或辅助训练目标。
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