Self-supervised Sentence Embeddings
Self-supervised sentence embeddings train a neural encoder to map sentences into a dense vector space without requiring manually labeled pairs. By constructing positive examples automatically — for instance by passing the same sentence through dropout twice — and using contrastive objectives, the model learns semantically rich representations that transfer well to similarity, retrieval, and classification tasks.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 6894–6910. · DOI 10.18653/v1/2021.emnlp-main.552
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3982–3992. · DOI 10.18653/v1/D19-1410
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Verwandte Methoden
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