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从预训练变换模型中提取句子嵌入
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于BERT的句子嵌入方法，如SBERT、SBERT-WK和BERT-flow，展示了它们在语义文本相似度任务中的优越性能。研究表明，ALBERT在某些任务上优于BERT，而T5模型在句子嵌入方面也取得了进展。此外，提出的对比学习框架有效利用了未标注文本的编码。
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关键要点
- 提出了一种无监督方法，通过加权词向量嵌入学习无标注句子表示，利用TF-IDF变换的Shannon词熵拟合词向量权重。
- Sentence-BERT (SBERT) 是预训练BERT网络的修改版，利用孪生和三元组网络结构推导句子嵌入，显著提高了相似性计算的效率。
- SBERT-WK通过几何分析研究深度上下文模型的词表示，实验结果显示其在语义文本相似度任务中表现优异。
- BERT-flow方法通过将BERT句子嵌入分布转变为高斯分布，显著提升了在语义文本相似度任务中的表现。
- ALBERT在STS和NLI数据集任务中表现优于BERT。
- T5模型在句子嵌入方面的研究建立了新的基准SentGLUE，并在语义文本相似性任务中超过了SBERT和SimCSE。
- 提出的基于伪符号Bert的对比学习框架有效利用未标注文本的编码，模型在六个STS任务中优于现有基准。
- 比较多语言模型生成文档级表示的方法，发现句子嵌入的组合优于将整个文档编码为单个单元。
- 评估不同家族和大小的语言模型在语义文本相似度和自然语言推理方面的性能，发现模型家族间存在显著差异。
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延伸问答
什么是Sentence-BERT (SBERT)？
Sentence-BERT (SBERT) 是对预训练BERT网络的修改版，利用孪生和三元组网络结构推导句子嵌入，显著提高了相似性计算的效率。
ALBERT在句子嵌入任务中表现如何？
ALBERT在STS和NLI数据集任务中表现优于BERT。
BERT-flow方法的主要优势是什么？
BERT-flow方法通过将BERT句子嵌入分布转变为高斯分布，显著提升了在语义文本相似度任务中的表现。
T5模型在句子嵌入方面的贡献是什么？
T5模型在句子嵌入方面建立了新的基准SentGLUE，并在语义文本相似性任务中超过了SBERT和SimCSE。
SBERT-WK与其他句子嵌入方法相比有什么优势？
SBERT-WK通过几何分析研究深度上下文模型的词表示，实验结果显示其在语义文本相似度任务中表现优异。
如何利用未标注文本进行句子嵌入？
可以通过基于伪符号Bert的对比学习框架有效利用未标注文本的编码，消除句子长度和语法等表征的影响。
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