SimCSE、ESimCSE、DiffCSE：如何用无监督方式实现文本匹配任务

人工智能

2023-11-25 15:05:27

无监督文本匹配技术：解锁文本相似度之谜

随着文本数据的激增，文本匹配技术已成为各个领域至关重要的工具。无监督文本匹配技术，无需依赖标记数据，而只利用文本本身挖掘文本之间的相似度，带来了令人振奋的可能性。

探索无监督文本匹配技术的魅力

无监督文本匹配技术可巧妙地绕过标记数据的限制，使其成为处理大规模文本数据或难以获取标签的特定任务的理想选择。它们利用文本本身的模式和结构，通过学习文本的相似度表示，有效地匹配文本。

SimCSE：从句子到向量

SimCSE ，即句向量化用于相似度计算，是一种简洁而强大的无监督文本匹配技术。它将句子编码成稠密向量，然后利用余弦相似度度量句子之间的相似度。其简单明了的模型结构，仅包括一个编码器和一个投影层，便可有效执行此任务。

ESimCSE：更进一步的增强

ESimCSE ，即增强句向量化用于相似度计算，对 SimCSE 进行了巧妙的改进。它引入了池化层，将编码器的输出压缩成固定长度向量。此外，对比损失函数在训练期间发挥作用，拉近相似句子的向量距离，同时推开不同句子的向量距离，进一步提升文本匹配的精度。

DiffCSE：可微分的对比度量

DiffCSE ，即可微分句向量化用于相似度计算，是 ESimCSE 的升级版。它采用可微对比损失函数，允许在训练期间直接优化句子之间的相似度。这种改进使 DiffCSE 能够更精准地计算文本相似度，从而达到更高的匹配精度。

代码示例：实践无监督文本匹配

import sentence_transformers
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载 SimCSE 模型
model = sentence_transformers.SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')

# 计算句子相似度
sentences = ['这句话很好。', '这是一句好话。']
embeddings = model.encode(sentences)
similarity_score = cosine_similarity(embeddings[0], embeddings[1])

# 输出相似度
print(similarity_score)