SPECTER：基于引文信息的Transformer文档级表示学习

表示学习是自然语言处理系统中的关键组成部分。近年来，像BERT这样的Transformer语言模型能够学习到强大的文本表示，但这些模型主要针对词元级和句子级的训练目标，未能充分利用文档之间的关联性信息，从而限制了其在文档级表示上的能力。在科学文献的分类、推荐等应用中，高质量的嵌入表示能够显著提升下游任务的性能。为此，我们提出SPECTER——一种基于预训练Transformer语言模型的新方法，通过利用文档级关联性的强大信号——引文图（citation graph）来生成科学文献的文档级嵌入。与现有的预训练语言模型不同，SPECTER无需针对特定任务进行微调，即可直接应用于下游任务。此外，为推动文档级模型的进一步研究，我们引入了SciDocs，一个包含七个文档级任务的新评估基准，涵盖引文预测、文档分类与推荐等任务。实验结果表明，SPECTER在该基准上显著优于多种竞争性基线方法。