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TNCSE：张量的范数约束用于无监督对比学习的句子嵌入
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的无监督句子嵌入表示方法，优化了模长特征，构建了TNCSE框架，实验证明其在语义文本相似性任务中的优越性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的无监督句子嵌入表示方法。
- 该方法优化了模长特征，解决了仅考虑样本方向的缺陷。
- 提出了一个新的训练目标，通过约束正样本之间的模长特征来优化无监督对比学习。
- 结合集成学习，构建了TNCSE框架。
- 实验证明TNCSE框架在语义文本相似性任务中表现优异，具有重要影响。
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