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文本语义相似度研究综述 文本语义相似度研究是自然语言处理（NLP）领域的一个重要方向，旨在衡量两个文本在语义上的相似程度。本文将从文本相似度任务的处理步骤、模型发展历程、相关数据集、评价指标以及重要论文分享等方面，对文本语义相似度领域的研究脉络和进展进行综述。一、文本相似度任务处理步骤 处理...
NLI方法：自然语言推理方法。忠诚度分类：对模型输出的忠诚度进行分类评估。LM - based方法：基于语言模型的方法。人类评估：由人工对模型输出进行评估判断。四、减轻幻觉的方法数据方面构建可信的训练集：确保训练数据的质量和可靠性。自动清洗数据技术：适用于原始数据中脏数据较少的情况，可去除脏数据。信...
使用挖掘的数据集以标准监督方式微调预训练的语言模型，学习新的分类头。四、实验结果 实验结果表明，该方法在情感分析、主题分类和自然语言推理（NLI）等任务上均取得了显著成效。当使用完全相同的语言器和可比较的模式时，其性能大大优于传统的Prompt方法，平均优于提示8.8个点。此外，实验还发现，提示...
有监督SimCSE则是利用自然语言推理（NLI）数据集来构造对比学习的数据。具体来说，将蕴含关系作为正例对，将矛盾关系作为负例对。这种方法可以进一步提升嵌入表示的alignment质量。有监督SimCSE的损失函数同样基于对比学习的框架，但不同的是，它同时考虑了正例对和负例对之间的距离。通过优化这个损失函数，...
实验结果方面，GPT-1在自然语言推理NLI任务、问答和常识推理任务以及语义相似和分类任务上都取得了不错的表现。同时，实验还分析了层数的影响、Zero-shot的表现以及消融实验的结果。五、GPT特点 GPT-1的优点在于其特征抽取器使用了强大的Transformer，能够捕捉到更长的记忆信息，且较传统的RNN更易于并行化。
在通用语言理解评估(GLUE Benchmark)上评估UniLM， GLUE是九种语言理解任务的集合，包括问答、语言可接受性、情感分析、文本相似性、释义检测和自然语言推理(NLI)论文提出了一个统一的预训练模型UniLM，为多个共享参数的LM目标联合优化的。双向、单向和序列到序列LMs的统一使UniLM能够直接微调NLU和NLG任务的...
人类与计算机的交互方式已经经历了从命令式到GUI，再到现在的NLI（自然语言交互）的三次变革。基于大模型的NLI交互形式，使得我们可以直接用语音或文字来调用大模型执行任务。而提示词工程则是优化这一过程的关键，通过精心设计的提示词，我们可以引导AI大模型更准确地理解我们的意图，从而生成更符合期望的...
在自然语言处理领域，SimCSE是一个重要的预训练语言模型对比学习框架。它与图像预训练模型SimCLR相似，但关键区别在于使用Dropout生成正负样本对。论文[1][2][3]中提到的对齐性（closeness）和均匀性（uniformity）是评估嵌入质量的两个关键指标，它们对于理解对比学习至关重要。对比学习的核心思想是通过拉近...
零样本学习与自然语言推理（NLI）ZSL系统通过自然语言推理模型（NLI）执行推理。NLI任务通常被定义为句子对分类，其中给出两个句子：一个前提s1和一个假设s2。任务是学习一个函数f_{NLI}(s_1, s_2)→{E, C, N}，其中E表示s1和s2的蕴涵关系，C表示矛盾，N为中性输出。本文将ZSL情感分类视为一...
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张3
发布于 2025-12-15
