引言

今天带来一篇当时引起轰动的论文SimCSE笔记，论文题目是 语句嵌入的简单对比学习。

SimCSE是一个简单的对比学习框架，它可以通过无监督和有监督的方式来训练。

对于无监督方式，输入一个句子然后在一个对比目标中预测它自己，仅需要标准的Dropout作为噪声。这种简单的方式效果却惊人地好。将Dropout作为小型数据增强，移除Dropout会导致表示坍塌(representation collapse)：将所有的句子判断为相似或不相似的。

对于有监督方式，合并NLI数据集有标注数据对到对比学习框架，具体做法是，将蕴含对作为正例，矛盾对作为困难负例。

最后，作者也通过理论和实验表明，对比学习目标正则化预训练嵌入的各向异性(anisotropic)空间成为更均匀，在有监督下能更好地对齐正样本对。

总体介绍

作者提出SimCSE(Simple contrastive sentence embedding)框架，能从无标签和有标签数据中产生优秀的句嵌入。

无监督的SimCSE仅通过dropout作为噪声来简单地预测输入语句本身，如图1(a)。

图1

换言之，将同样的句