Transformer 嵌入中的SOTR

SOTR是一种基于Transformer模型的文本嵌入方法，其全称为Self-supervised Object Token Representation。SOTR是一种无监督的学习方法，它通过对未标注的文本数据进行训练，从而得到高质量的文本嵌入表示。SOTR的核心思想是使用Transformer模型来对文本序列进行编码，然后使用自监督任务来优化模型参数。

在SOTR中，模型首先将文本序列中的每个词转换成一个对象，然后使用Transformer模型对这些对象进行编码。具体来说，SOTR采用了一种叫做Object Attention的机制，该机制可以捕捉文本序列中不同单词之间的关系。在编码完成后，SOTR还会对所有编码结果进行聚类，以便将相似的对象归为同一类别。

SOTR采用了两种不同的自监督任务来优化模型参数，分别为Masked Object Prediction和Object Relation Prediction。其中，Masked Object Prediction任务要求模型根据输入序列中的上下文信息来预测被屏蔽的对象；而Object Relation Prediction任务则要求模型根据输入序列中对象之间的关系来预测它们之间的关系类型。