尽管基于BERT的模型在NLP诸多下游任务中取得了成功,直接从BERT导出的句向量表示往往被约束在一个很小的区域内,表现出很高的相似度,因而难以直接用于文本语义匹配。为解决BERT原生句子表示这种“坍缩”现象,美团NLP中心知识图谱团队提出了基于对比学习的句子表示迁移方法——ConSERT,通过在目标领域的无监督语料上Fine-tune,使模型生成的句子表示与下游任务的数据分布更加适配。在句子语义匹配(STS)任务的实验结果显示,同等设置下ConSERT相比此前的SOTA大幅提升了8%,并且在少样本场景下仍表现出较强的性能提升。 阅读全文