一、概述

二、要点分析原始ppt解读

2.1 作用：语义表达作用检索+聚类

2.2 简述：简单的对比学习来做语义表征

• 预训练+对比学习：最佳的语义表征方法
  • 无监督：dropout
  • 有监督：NLI 蕴含+矛盾数据
• 原理：
  • 利用对比学习目标，将预训练的embedding进行uniform化
  • 利用监督数据，aligns对齐相同语句的embedding表达
    

2.3 原理：对比学习原理

• 拉近邻居，push非邻居
  

2.4 目标函数：无监督学习目标函数

• 正样本：相同句子，独立的dropout mask
• 负样本：batch内，其他句子的embedding
  

2.5 目标函数：监督学习目标函数

• 正样本：NLI数据集 蕴含 样本
• 负样本：batch内的负样本+矛盾样本，原来是两部分啊？相当于利用标注的负样本做了一个补充
  

2.6 主要评估方法：语义相似度任务，而非下游文本分类任务

2.7 结果：无监督学习结果

2.8 结果：监督学习结果

2.9 原因分析：为啥能更好呢？构造无监督正样本对的方法不一样

• SimCSE：dropout
• 其他方法：
  • 下个句子增强
  • 同义词替换
  • crop
  • 删除
• 优点总结：
  • 用他自己来做正样本>>下一个句子来做正样本
  • dropout增强>>其他数据增强
    
    

2.10 embedding表征特点分析：embedding各向异性分析

• 预训练模型好的alignment，差的uniformity
• 后处理可以改进uniformity
• SimCSE：改进uniformity并且保持好的alignment性质
  
  

2.11 最终效果

2.12 总结

• SimCSE：对比学习来做句子embedding
  • 无监督：标准dropout来做正样本对
  • 有监督：entailment做正样本，contradiction来做难样本
• 原因：
  • 可以利用alignment和uniformity来分析不同的模型
  • 理论显示对比学习能改进embedding的uniformity​