基于对比学习(Contrastive Learning)的文本表示模型【为什么】能学到语义【相似】度？
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- 2021-10-09 19:13zenRRan的博客 每天给你送来NLP技术干货！作者| 对白整理 | 对白的算法屋编者寄语：这可能是面试中被问到对比学习时最常考的点了。最近在知乎上看到这样一个问题：基于对比学习(Contrastive L...
- 2024-10-16 22:44AI完全体的博客 对比学习（Contrastive Learning） 是一种基于样本之间相似性和差异性的无监督或自监督学习方法，旨在通过构建正例和负例对来学习数据的有效表示。对比学习广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域，...
- 2025-12-11 05:01在自然语言处理中，对比学习可以帮助模型学习到能够区分不同文本内容的语义特征。 近年来，对比学习在自监督学习领域取得了一系列重要进展。研究者们不断提出新的模型架构、损失函数设计和训练策略，以提升自监督...
- 2025-05-06 17:32梁小憨憨的博客 一直想要学习一下对比学习，这里正好有机会学习整理一下，方便以后查阅。
- 2025-04-09 13:42烟锁池塘柳0的博客 本文详细介绍了一种自监督学习方法——对比学习（Contrastive Learning）。对比学习作为一种强大的自监督学习方法，已经在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域展现出巨大潜力。它不仅降低了对标注数据的...
- 2024-05-26 02:23AI大模型应用之禅的博客 对比学习（Contrastive Learning, CL）是一个广泛应用于人工智能领域的技术，它通过利用数据中的对比信息来学习表示，提高模型性能。CL 技术在图像、文本、语音等领域都有广泛应用，例如在图像检索、推荐系统、语义...
- 2025-07-19 23:34AI智能探索者的博客 核心概念：通过生活实例理解对比学习算法原理：数学推导与代码实现实际应用：图像、文本等领域的典型场景未来展望：技术挑战与发展趋势对比学习：通过比较数据样本的异同来学习有效特征表示正样本对：语义相似的两个...
- 2024-12-31 14:33IT古董的博客 对比学习是一种自监督学习方法，其目标是学习数据的表征（representation），使得在表征空间中，相似的样本距离更近，不相似的样本距离...通过设计对比损失函数（Contrastive Loss），模型能够有效捕捉数据的语义结构。
- 2022-12-12 18:20u013250861的博客 因此图像不能之和文本表示对齐，和相似的图像表示对齐，可以缓解这种情况，进而学到更加合理的表示。 举个例子，紫框图片为原始图片I, 两个绿框图片 I1,I2 为原始图片augmentation后的图片，在嵌入空间中分别为...
- 2025-12-27 05:40作死专业户的博客 面对中文OCR与推荐系统的标注数据瓶颈，对比学习通过自监督方式从无标签数据中挖掘语义规律。结合PaddlePaddle的工业级工具链，支持中文处理与高效训练，在票据识别、冷启动推荐等场景实现落地突破，兼顾灵活性与...
- 2023-10-18 18:06在当前的AI领域，对比学习（Contrastive Learning）已经成为了一种重要的无监督学习方法，尤其是在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及深度学习等子领域中。谷歌作为行业的领导者，一直在探索如何提升对比...
- 2023-08-12 10:51choose_c的博客 很多基于对比学习的方法用在无监督语料中，通过最大化对齐同一句子的最小扰动，并且鼓励向量在广泛文本语料中的均匀分布。本文方法提出最大化文本与其短语成分的组合之间的对齐。对比学习框架在计算机视觉中的成功很...
- 2025-07-10 16:22Blossom.118的博客 本文提出了一种基于对比学习的多模态医疗影像诊断模型，通过设计跨模态对比学习策略解决医疗影像分析中的关键挑战。模型包含多模态编码器、跨模态投影头和对比学习模块，采用双重对比学习策略（模态内和模态间）挖掘...
- 2022-07-24 19:38PaperWeekly的博客 ©作者 | 牟宇滔单位 | 北京邮电大学研究方向 | 自然语言理解论文标题：Toward Interpretable Semantic Textual Similarity via Optimal Transport-based Contrastive Sentence Learning文章来源：ACL 2022文章链接...
- 2025-08-07 22:04枉费红笺的博客 参考回答对比学习是一种自监督学习方法，通过构造正负样本对正样本（相似样本）表示靠近；负样本（不相似）表示远离。这种方式可以让模型学习到有判别性的表示（discriminative representations），尤其适用于无标签...
- 2025-03-07 15:11快撑死的鱼的博客 对比学习（Contrastive Learning）是一种通过“对比”来学习数据表示的方法。将相似的样本在学习到的表示空间中拉近，同时将不相似的样本在表示空间中推远。想象一下我们如何认识世界：我们通过比较不同事物来形成...
- 2022-04-10 14:14程序员对白的博客 所以对比学习的出现，是图像领域为了解决“在没有更大标注数据集的情况下，如何采用自监督预训练模式，来从中吸取图像本身的先验知识分布，得到一个预训练的模型”。对比学习是自监督学习的一种，也就是说，不依赖...
- 2025-12-27 01:01青菜炒蛋的博客 在标注数据稀缺的现实场景中，对比学习通过自监督方式显著降低对人工标签的依赖，提升模型泛化能力。结合PaddlePaddle官方容器镜像，开发者可快速搭建稳定、可复现的训练环境，实现从无标签数据预训练到下游任务微调...
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