基于对比学习的文本表示学习算法
字数 1287 2025-10-28 11:34:06

基于对比学习的文本表示学习算法

题目描述
对比学习是一种通过拉近相似样本、推远不相似样本来学习有效表示的范式。在文本领域，该算法旨在让语义相似的文本在向量空间中靠近，语义不同的文本相互远离。核心挑战在于如何构建正负样本对和设计有效的对比损失函数。

解题过程详解

1. 核心思想与问题定义

  • 目标：学习一个编码器f(·)，将文本映射为低维向量，使得相似文本的向量距离小，不相似文本的向量距离大
  • 关键组件：
    • 正样本对：语义相似的文本（如相同句子的不同增强版本、同义句）
    • 负样本对：语义不相关的文本（如随机选择的不同句子）
    • 对比损失函数：衡量正负样本的分布差异

2. 数据增强策略
文本对比学习需要为每个样本生成增强版本：

  • 回译：将文本翻译成中间语言再译回原语言（如：中文→英文→中文）
  • 词级操作：随机删除/替换/交换部分词语（需控制比例避免失真）
  • 句级操作：调整语序、 paraphrasing（使用预训练模型重写句子）
  • Dropout噪声：在编码器前向传播时应用随机dropout，同一句子两次输入得到不同表示

3. 编码器选择

  • 基础编码器：BERT、RoBERTa等预训练模型，取[CLS]标记对应的向量或所有词向量的平均池化结果
  • 投影头：在编码器后添加小型MLP（通常1-2层），将向量映射到更适合对比学习的空间
  • 归一化：对输出向量进行L2归一化，使计算集中在方向而非模长上

4. 损失函数设计
采用InfoNCE损失函数：

  • 公式：L = -log[exp(sim(z_i, z_j)/τ) / Σ_{k=1}^N exp(sim(z_i, z_k)/τ)]
    • z_i, z_j：正样本对的归一化向量
    • z_k：负样本的归一化向量（包括batch内其他样本）
    • sim()：余弦相似度函数
    • τ：温度超参数，控制分布集中程度
  • 计算技巧：利用批处理效率，一个batch内所有其他样本自然作为负样本

5. 训练流程

  1. 输入一个batch的原始文本{[x_1, x_2, ..., x_N]}
  2. 对每个x_i应用两种不同的增强策略，得到增强后的样本对(x_i^a, x_i^b)
  3. 通过编码器f(·)得到向量表示(h_i^a, h_i^b)
  4. 计算投影头输出(z_i^a, z_i^b)并L2归一化
  5. 构建正负样本对：对于每个样本z_i^a，正样本为z_i^b，负样本为batch内所有其他样本（包括其另一个增强版本）
  6. 计算InfoNCE损失，反向传播更新编码器和投影头参数

6. 推理阶段

  • 移除投影头，直接使用编码器输出的向量作为文本表示
  • 应用场景：文本相似度计算、聚类、分类任务的特征提取等

7. 关键超参数

  • 温度参数τ：通常设为0.05-0.2，值过小会导致训练不稳定，过大则区分能力下降
  • 批大小：直接影响负样本数量，通常需要较大batch（如256-4096）
  • 增强强度：需平衡语义保持与多样性，通过验证集调优

该算法通过自监督方式学习高质量文本表示，减少对人工标注数据的依赖，在低资源场景下表现优异。

基于对比学习的文本表示学习算法 题目描述 对比学习是一种通过拉近相似样本、推远不相似样本来学习有效表示的范式。在文本领域，该算法旨在让语义相似的文本在向量空间中靠近，语义不同的文本相互远离。核心挑战在于如何构建正负样本对和设计有效的对比损失函数。 解题过程详解 1. 核心思想与问题定义 目标 ：学习一个编码器f(·)，将文本映射为低维向量，使得相似文本的向量距离小，不相似文本的向量距离大 关键组件 ： 正样本对：语义相似的文本（如相同句子的不同增强版本、同义句） 负样本对：语义不相关的文本（如随机选择的不同句子） 对比损失函数：衡量正负样本的分布差异 2. 数据增强策略 文本对比学习需要为每个样本生成增强版本： 回译 ：将文本翻译成中间语言再译回原语言（如：中文→英文→中文） 词级操作 ：随机删除/替换/交换部分词语（需控制比例避免失真） 句级操作 ：调整语序、 paraphrasing（使用预训练模型重写句子） Dropout噪声 ：在编码器前向传播时应用随机dropout，同一句子两次输入得到不同表示 3. 编码器选择 基础编码器 ：BERT、RoBERTa等预训练模型，取[ CLS ]标记对应的向量或所有词向量的平均池化结果 投影头 ：在编码器后添加小型MLP（通常1-2层），将向量映射到更适合对比学习的空间 归一化 ：对输出向量进行L2归一化，使计算集中在方向而非模长上 4. 损失函数设计 采用InfoNCE损失函数： 公式 ：L = -log[ exp(sim(z_ i, z_ j)/τ) / Σ_ {k=1}^N exp(sim(z_ i, z_ k)/τ) ] z_ i, z_ j：正样本对的归一化向量 z_ k：负样本的归一化向量（包括batch内其他样本） sim()：余弦相似度函数 τ：温度超参数，控制分布集中程度 计算技巧 ：利用批处理效率，一个batch内所有其他样本自然作为负样本 5. 训练流程 输入一个batch的原始文本{[ x_ 1, x_ 2, ..., x_ N ]} 对每个x_ i应用两种不同的增强策略，得到增强后的样本对(x_ i^a, x_ i^b) 通过编码器f(·)得到向量表示(h_ i^a, h_ i^b) 计算投影头输出(z_ i^a, z_ i^b)并L2归一化 构建正负样本对：对于每个样本z_ i^a，正样本为z_ i^b，负样本为batch内所有其他样本（包括其另一个增强版本） 计算InfoNCE损失，反向传播更新编码器和投影头参数 6. 推理阶段 移除投影头，直接使用编码器输出的向量作为文本表示 应用场景：文本相似度计算、聚类、分类任务的特征提取等 7. 关键超参数 温度参数τ ：通常设为0.05-0.2，值过小会导致训练不稳定，过大则区分能力下降 批大小 ：直接影响负样本数量，通常需要较大batch（如256-4096） 增强强度 ：需平衡语义保持与多样性，通过验证集调优 该算法通过自监督方式学习高质量文本表示，减少对人工标注数据的依赖，在低资源场景下表现优异。