本项目是句子embedding、语义匹配任务的代码复现,是在sbert库的基础上做的二次开发
包括以下方法：
- BERT_avg
- BERT_whitening
- SBERT
- SimCSE
- ConSERT
- ESimCSE
部分实验效果如下：
| Chines-STS-B dev | Chines-STS-B test | |
|---|---|---|
| BERT-avg(CLS-token) | 54.39 | 48.34 |
| BERT-whitening | 74.70 | 66.98 |
| SBERT（SNLI） | 74.40 | 72.41 |
| SBERT（STS-B） | 82.10 | 77.69 |
| SimCSE | 76.55 | 71.91 |
| ConSERT | 78.35 | 72.48 |
| ESimCSE | 78.82 | 71.81 |
更具体方法原理和效果，请看我的知乎博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/450993543?
- python=3.6
- torch=1.7
- transformers=4.5.0
https://github.com/pluto-junzeng/CNSD 中的Chinese-SNLI数据集和Chinese-STS-B数据集