【摘 要】
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为了有效消除句嵌入在语义特征空间的各向异性问题，提出一种基于弱语义样本的对比学习句嵌入方法，旨在生成有效句嵌入的同时，提升模型对文本语义相似性的识别效果。首先，采用标记重复算法构建相似样本并作为遮掩语言模型的输入，预测生成包含弱语义关系的样本；然后，将原始样本重复输入不同失活率的转换器，抽取不同的全局语义特征；最后，通过对比学习调整特征权重值，构建句嵌入。在公开数据集上进行系列对比实验，结果表明：
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为了有效消除句嵌入在语义特征空间的各向异性问题，提出一种基于弱语义样本的对比学习句嵌入方法，旨在生成有效句嵌入的同时，提升模型对文本语义相似性的识别效果。首先，采用标记重复算法构建相似样本并作为遮掩语言模型的输入，预测生成包含弱语义关系的样本；然后，将原始样本重复输入不同失活率的转换器，抽取不同的全局语义特征；最后，通过对比学习调整特征权重值，构建句嵌入。在公开数据集上进行系列对比实验，结果表明：基于弱语义样本的句嵌入表示方法性能优于其他方法，获得77.38%的相似性评估分数，为句嵌入生成和语义相似度识别任务提供了一种有效的解决方案。
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