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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- 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...
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- 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。
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- 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...
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