Text Clustering & BERT - Self-supervised Document Clustering Based on

藏宝库编辑 · 7 天前

emmm..这个系列可能会有好几篇文章吧，用来补充对黑色九月的无知..

Shi H, Wang C. Self-supervised document clustering based on bert with data augment[J]. arXiv preprint arXiv:2011.08523, 2020.

择要导读

作者指出对比学习作为一种效果很好且并不复杂的模子设计，很轻易与深度模子进行结合。在本文中，基于BERT，分别提出了自监视对比学习（SCL）和使用无监视数据增强（UDA）的小样本（few-shot）对比学习（FCL）用于文本聚类。对短文本和长文本的聚类中，SCL实现了无监视方法中的SOTA；FCL的性能则接近于有监视方法。
重要贡献点

针对SCL，设计了multi-language back translation（BT，多语言回译）以及random mask（RM，随机掩码）来天生正例样本。
针对FCL，提出了无监视数据增强（UDA）。

模子框架

用于FCL和SCL的学习框架如下所示。
在每个mini-batch的学习中，（1）会选取产生

Text Clustering & BERT - Self-supervised Document Clustering Based on

所属分类: 问答交流

新帖推荐: 30日

推荐作品