简介:本文介绍了一种无监督的句子嵌入学习方法SNCSE,通过对比学习和软负样本策略优化模型效果。SNCSE采用Prompt技术获取文本嵌入,并针对语义表达进行优化,增设BML Loss以强化模型对语义相反信息的学习。通过对比学习原始InfoNCE损失和双向边际损失,SNCSE在句子嵌入表征学习中取得了良好效果。 即刻调用文心一言能力 开通百度智...
通过下图,可以看出SNCSE方法较SimCSE方法,在文本极为相似的情况下,能很好地识别句子间语义相似度。 通过基于秩的误差分析方法,进一步检测SNCSE的不足之处,通过下表可以看出,部分错误是由于原始数据的书写错误、否定的逻辑错误、数据独立性、句子的次序导致。 总结 SNCSE方法提出来如何在无监督对比学习下,使用负例进行...
最后,他们给出了一些SNCSE预测的实际的bad-case如下: 可以看到: 尽管在上述指标上SNCSE均获得了不错的效果表达,但是在实际的应用当中,SNCSE在拼写错误,语序、否定逻辑以及文本指代问题上事实上还是存在着很大的优化空间,远没有达到完美的程度。 4. 结论 & 思考 综上,上述文献主要就是在sentence embedding的表达优...
SNCSE aims to alleviate feature suppression in contrastive learning for unsupervised sentence embedding. In the field, feature suppression means the models fail to distinguish and decouple textual similarity and semantic similarity. As a result, they may overestimate the semantic similarity of any pairs...
(六)CSE评价模式 CSE(Center for the Study of Evaluation)是美国加利福尼亚大学洛杉矶分校评价中心的一个简称,CSE提出了一种更加务实的评价模式,在美国得到了广泛运用。这种评价模式分为4个阶段:对需求进行评估,对于计划的选择,形成性评价,总结性评价 上面大体谈了几种对有一定...
Snowline Gold Corp. SGD:CSE; SNWGF:OTCQB Streetwise Company Fact Sheet 2024/11/4 17:28:34 (SGD:CSE - SNWGF:OTCQB) Analyst coverage Canaccord Genuity—Peter Bell Beacon Securities Ltd.—Michael Curran SCP Resource Finance—Brandon Gaspar ...
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se102578931店内编号:76388 品种: 磁带/卡带 属性: 音乐卡带,标准型卡带 ,年代不详,怀旧歌曲,国外语言 ,,, ,,, , 简介: CUNSN.ROSES.CSEYOUR.ILLUSION(外国音乐)(九洲音像出版社) 备注: 浏览量: 0 点评: 0次进行点评 打假: 打假举报录入举报
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