poly-encoders: architectures and pre-training strategies for fast and accura
时间: 2023-05-09 12:02:00 浏览: 78
简单来说,poly-encoders是一种用于文本匹配和相关任务的深度神经网络架构。传统的文本匹配方法通常使用词向量或语段向量,这些向量的生成过程通常很慢,需要消耗大量的计算资源。相比之下,poly-encoders通过学习句子在一个高维空间中的表示,可以快速而准确地进行文本匹配。
poly-encoders架构包含了一个encoder和一个decoder。encoder将文本编码成向量,并将其映射到一个固定维度的向量空间中。decoder接受两个句子的向量表示,并输出句子之间的相似度分数。在训练时,poly-encoders使用对比损失函数来优化模型,该函数会最大化正样本(匹配句对)的相似度,同时最小化负样本(不匹配句对)之间的相似度。
poly-encoders采用了一些预训练策略来加强模型的性能。其中一种策略是使用“能量匹配”预训练方法,该方法使用无标签的语料库进行训练,让模型学习不同句子之间的相似度。另一种策略是使用交替训练,即在训练过程中交替使用基于相似度和基于分类的损失函数来更新模型参数。
总的来说,poly-encoders是一种快速而准确的文本匹配架构,适用于许多自然语言处理任务,例如问答系统、情感分析等。
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