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来源：知乎—wangj
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这篇论文出来已经有一段时间了，刚出来还是有不小的影响的，但是本人实在有点懒，到现在才仔细看了一遍，进入正题，这篇论文提出了两种SimCSE，有监督和无监督，而我觉得最巧妙的就是无监督使用的技巧，很有意思，下面仔细介绍一下这篇论文。
01
模型结构
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无监督模型
先看一下左边的无监督模型，一个句子通过encoder得到sentence embedding，而其他句子得到的sentence embedding是作为负例，而正例就很巧妙了，是同一个句子输入两遍，通过不同的drop mask机制得到的sentence embedding，dropout层在训练时是会随机drop一些输入的，因为具有一定的随机性，所以同一个句子输入两遍得到的sentence embedding是有一点区别的，但是总体上还是表达了同一个意思。（只想说666）
训练目标为：
sim函数是余弦相似度
论文实验了一系列的dropout的p值，发现对于STS-B任务，p值为0.1时取得的效果最好，另外还有两个比较特殊的p值---0.0和Fixed 0.1，p值为0.0意味着dropout层没有使用，dropout层不会drop任何数值，输入值和输出值是一样的，而Fixed 0.1指的是dropout层的p值为0.1，但是drop的位置是不变的，也就是说，相同的输入肯定会有相同的输出，这就意味着正例就学不到东西了，只有负例，这也就是为什么会造成效果如此之差。
03
有监督模型
在自然语言处理中，有自然语言推断或者文本蕴涵任务，包含了对应的数据集，有三个标签，entailment（蕴涵），neutral（中立），contradiction（相反），如下图所示，论文实验了不同数据集作为正例的结果。
第一行是无监督的SimCSE，sample指的是对数据集采样训练，采样大小为134k，而full使用整个数据集作为训练集，图中的分数为斯皮尔曼相关系数，模型使用的是 。而最后一栏中的使用entailment作为正例，contradiction作为hard neg，这也是有监督模型的最终模型。
训练目标为：
正如上图所示，通过添加hard neg使得模型效果从84.9提升到了86.2，另外在模型结构图中，右边是有两个Encoder的，论文实验了这两个Encoder不一样的情况，发现模型效果从86.2下降到了84.2。 最后再放上模型的实验结果图：
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总结
论文中其实还有很多小细节，对文章感兴趣的可以细细看一遍，这篇论文提出了很多比较新奇的点，我个人认为无监督学习模型使用的dropout是一个非常有意思的点，从模型结果我们也能看出，相比于其他模型，SimCSE的效果要好得多。
