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SPM: 美团搜索中结构化预训练和匹配架构的相关性建模
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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
本文介绍了一种利用类平衡数据集和多任务预训练的多语言模型，以获得更一般化的表示。作者采用多种方法提高模型的泛化能力和鲁棒性，并使用多粒度语义单元增强模型的表示能力。该方法在三个任务中排名前八。
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关键要点
- 提出了一种有效的多语言模型，利用类平衡数据集和多任务预训练。
- 模型通过mlm任务、分类任务和对比学习任务进行训练。
- 在微调阶段采用自信学习、EMA、FGM和R-Drop等方法提高模型的泛化能力和鲁棒性。
- 使用多粒度语义单元增强模型的表示能力。
- 该方法在三个任务中排名前八。
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