BERT 是一种预训练模型,它的训练目标是通过对比上下文语句对之间的语义相似性来学习语言表示。这种对比学习方法使得 BERT 能够理解语言的复杂性和深层次结构,并在各种 NLP 任务中表现出卓越的性能。然而,要使用 BERT 进行对比学习,我们需要大量的数据。在原始的 BERT 训练过程中,模型会通过比较一个词在不同语境中的表现来学习语义含义。这种
说到句向量,大家除了第一反应是用bert的CLS作为句向量,还有就是用word2vec学到每个词的向量,然后把句子中所有的词向量做pooling作为句子的向量。有篇论文SimCSE提到可以引入对比学习。 先回顾下对比学习,对比学习的目标无非就是让相似的数据点离的更近,疏远不相关的。假设有一系列pair对: Xi和Xi+是语意相关的,然...
通过对偶对比学习,模型可以比较两个不同的输入或表示,以识别它们之间的相似性和差异性。这种学习方法在许多任务中已经证明了其有效性,包括文本分类。相比于BERT,对偶对比学习框架具有以下优势: 无监督学习:对偶对比学习不需要标签数据,因此可以利用大量无标签数据来训练模型。这不仅降低了数据收集和标注的成本,还允许模型...
实际情况中,让模型去区分v_{1}、v_{2}和v_{3}可比学习v \rightarrow c的映射难多了,所以只需要使用triplet loss就能得到效果不错的句子向量了。 原来,Sentence-BERT就是通过对比学习来fine-tune啊。 对比学习的思想很简单,难点就是如何找到合适的三元组(s_{a},s_{p},s_{n})来训练模型,其中s_{p}和...
学习通用句嵌入向量是一个NLP的基础问题。本文通过对比学习的方式实现了SOTA句嵌入向量。具体来说,论文提出了称为 的对比学习框架,可以用于学习通用句嵌入向量。其中 可以分为“无监督 ”和"有监督 "。 在无监督 中,仅使用dropout进行数据增强操作。具体来说,将同一个样本输入预训练编码器两次(BERT),由于每次的dro...
对比学习 对比学习的核心思想,就是让模型学习如何将正样本和其他负样本区别开来,抓住样本的本质特征,而不是把每个细节都考虑到。拿人来举例,假如有人让你凭空画一张一美元,你可能只画成这样[2]: 而如果给你一张美元照着临摹,可能还能画好看点,比如这样: ...
作者提出了一种在无监督场景下,利用 BERT 中间层的信息,结合对比学习的方法,使得 BERT 自带的表征能够更好地捕捉输入句子的算法。 作者在无监督、有监督的场景下验证了其算法的有效性,并通过消融实验说明损失设计的作用,最后通过向量可视化直观地展示了算法的效果。
本文还探讨了模型的可解释性，表明对比预训练的BERT更依赖于预测的基本原理。1.介绍 对比学习被用来学习计算机视觉中图像的高质量表示。然而，由于缺乏一种通用的文本数据增强方法，在生物医学自然语言处理（BioNLP）中，尤其是在关系提取（RE）任务中，对比学习还没有得到很好的研究。一个障碍在于文本数据的离散特性。
为了从BERT得到高质量的句子向量表示，Sentence-BERT（SBERT）引入了对比学习（Contrastive Learning）方法。对比学习通过构建正样本和负样本对，使得模型学习到能够区分不同类别的句子表示，从而增强句子向量的语义区分能力。这种方法在优化过程中通过设计适当的损失函数（如triplet loss）来促进模型学习，使得模型...
对比学习在无监督环境下通过自我监督进行表征学习方面取得了显著的成功。然而,有效地使对比学习适应于监督学习任务在实践中仍然是一个挑战。在这项工作中,作者提出了一个对偶对比学习(DualCL)框架,在同一空间内同时学习输入样本的特征和分类器的参数。具体来说,DualCL将分类器的参数视为关联到不同标签的增强样本,然后...