Contrastive Learning for NLP
Contrastive learning for NLP is a representation-learning technique — popularised by SimCSE (Gao et al., 2021) and Supervised Contrastive Learning (Khosla et al., 2020) — that trains a text encoder by pulling embeddings of similar text pairs together while pushing embeddings of dissimilar pairs apart. The result is a dense, high-quality embedding space that can be learned with no labels at all, or with minimal supervision, making it especially valuable when annotated data are scarce.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Proceedings of EMNLP 2021. · URL
- Khosla, P., et al. (2020). Supervised Contrastive Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 33. · URL
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.