摘要
本文提出了SimCSE，一种简洁的对比学习框架，显著提升了句子嵌入（sentence embeddings）的当前技术水平。我们首先介绍了一种无监督方法：该方法以输入句子为输入，在对比学习目标下预测自身，仅使用标准的Dropout作为噪声。这一简单方法表现令人惊讶地出色，其性能与此前的监督式方法相当。我们发现，Dropout起到了最小程度的数据增强作用，若将其移除，则会导致表示空间的坍缩（representation collapse）。随后，我们提出了一种监督式方法，通过在对比学习框架中引入自然语言推理数据集中的标注样本，将“蕴含”（entailment）对作为正样本，将“矛盾”（contradiction）对作为困难负样本（hard negatives）。我们在标准的语义文本相似性（Semantic Textual Similarity, STS）任务上对SimCSE进行了评估，基于BERT-base的无监督与监督模型分别取得了76.3%和81.6%的Spearman相关系数，相较于此前最优结果分别提升了4.2%和2.2%。此外，我们从理论和实证两个层面证明，对比学习目标能够对预训练嵌入的各向异性空间进行正则化，使其分布更加均匀；在存在监督信号时，还能更有效地对齐正样本对。