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DebCSE：从去偏见的角度重新思考无监督对比句嵌入学习
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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，通过掩蔽语言模型任务和特殊的网络设计来聚合句子信息。在语义文本相似性任务上，该框架表现超越了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
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提出了一种名为InfoCSE的无监督句子嵌入学习框架。
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框架引入了掩蔽语言模型任务和特殊的网络设计。
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通过设计，强制[CLS]位置的表示聚合更密集的句子信息。
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在语义文本相似性任务上，InfoCSE超越了SimCSE。
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平均Spearman相关性提高了2.60%（BERT-base）和1.77%（BERT-large）。
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InfoCSE成为无监督句子表示学习方法中的最新成果。
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