Abstract

• SimCSE, a Simple Contrastive Sentence Embedding framework
• 一种无监督方法：输入一个句子，并在一个对比学习目标下预测它自身，仅使用标准的 dropout 作为噪声
• 一种有监督方法：使用 NLI 数据集中的标注句子对
  • 正样本： “entailment” pairs
  • 负样本：“contradiction” pairs
• 实验结果
  • 测试数据集：STS
  • 指标：Spearman’s correlation
  • 基于 BERTbase 的无监督和有监督方法得分分别为 76.3% 和 81.6%
• 对比学习目标使得预训练 embedding 的各向异性空间（anisotropic space）变得更加均匀，当有监督信号时，能够更好地对齐正样本对
• 代码：https://github.com/princeton-nlp/SimCSE

1 Introduction

本文展示了对比学习目标与 BERT (Devlin et al.,