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SimCSE详解，Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

简介
contrastive(对比)学校框架，提升句子embedding效果
无监督，句子本身和句子自己带有dropout
使用NLI数据集，entailment（蕴含）对作为正例，contradiction（矛盾）对作为负例
在STS任务上，效果好

介绍
无监督simcse预测句子本身，仅使用dropout作为噪声
换句话说，我们把相同的输入句子放到预训练encoder两次，包括两个embedding作为正例对，这两个encoder单独dropout（互不影响，不同的dropout形成不同的embedding）
效果较好
我们分析，dropout实际上是小型的数据增强（多了一些类似表示），去掉这些增强可能导致表示崩塌
有监督的simcse，使用NLI数据集，利用蕴含对和对抗对分别作为正负例，蕴含基本上可以算作正例。增加相关对抗提高效果。对比数据集，NLI效果较好。
SimCSE详解，Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings_第1张图片

背景
对比学习，拉近邻居，拉远非邻居
SimCSE详解，Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings_第2张图片
训练目标，当前相似度大，所有相似度小
sim使用cosine相似度，预训练使用bert或者robert，然后用对比学习

无监督simcse
使用不同dropout作为正例，标准的dropout mask而非添加的dropout
对比发现即使删一个词，效果也会下降，没有一个离散性干扰表现得比droput好

监督simcse
x，x+，x-
如果做两个encoder，没有看到两个encoder啊，没有z

训练细节
增加了MLP层在CLS上作为embedding

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