HiCL: Hierarchical Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embeddings

📄 arXiv: 2310.09720v1 📥 PDF

作者: Zhuofeng Wu, Chaowei Xiao, VG Vinod Vydiswaran

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-10-15

备注: In Proceedings of Findings EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出HiCL框架以解决无监督句子嵌入的训练效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无监督学习 句子嵌入 对比学习 自然语言处理 短文本处理

📋 核心要点

  1. 现有方法通常将整个序列进行编码，忽视了局部表示学习，导致在短文本上的泛化能力不足。
  2. HiCL框架通过将序列划分为多个段落，结合局部和全局对比学习来建模关系，从而提升训练效果。
  3. 实验结果显示，HiCL在七个STS任务中超越了之前的最佳模型，BERT-large和RoBERTa-large上分别提升了0.2%和0.44%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种层次对比学习框架HiCL，该框架考虑了局部段落级和全局序列级关系，以提高训练效率和效果。传统方法通常将整个序列编码进行对比，忽视了局部表示学习，导致在短文本上的泛化能力不足。HiCL通过将序列划分为多个段落，并采用局部和全局对比学习来建模段落级和序列级关系，从而提升了效果。此外，考虑到变换器在输入标记上的二次时间复杂度，HiCL通过首先编码短段落，然后聚合它们以获得序列表示，从而提高了训练效率。大量实验表明，HiCL在七个广泛评估的STS任务中增强了之前表现最佳的SNCSE模型，在BERT-large上平均提升了0.2%，在RoBERTa-large上提升了0.44%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统无监督句子嵌入方法在处理短文本时的泛化能力不足问题。现有方法通常将整个序列作为一个整体进行对比，忽略了局部信息的学习，导致效果不佳。

核心思路：HiCL框架的核心思路是将序列划分为多个短段落，通过局部和全局对比学习来同时建模段落级和序列级的关系。这种设计能够更好地捕捉文本的细节信息，提高模型的泛化能力。

技术框架：HiCL的整体架构包括两个主要阶段：首先对短段落进行编码，然后将这些段落的表示聚合为完整的序列表示。该框架利用对比学习的策略来优化局部和全局的表示。

关键创新：HiCL的创新点在于引入了层次对比学习机制，能够同时关注局部和全局信息，从而显著提升了模型在短文本上的表现。这与传统方法的单一对比学习方式形成了鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，HiCL采用了特定的损失函数来平衡局部和全局对比学习的影响，同时在网络结构上优化了编码器的设计，以适应短段落的处理。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，HiCL在七个STS任务中显著提升了性能，BERT-large模型平均提升了0.2%，而RoBERTa-large模型则提升了0.44%。这些结果表明HiCL在无监督句子嵌入任务中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本相似性计算、信息检索和对话系统等。通过提高无监督句子嵌入的训练效率和效果，HiCL能够为这些领域提供更强大的支持，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a hierarchical contrastive learning framework, HiCL, which considers local segment-level and global sequence-level relationships to improve training efficiency and effectiveness. Traditional methods typically encode a sequence in its entirety for contrast with others, often neglecting local representation learning, leading to challenges in generalizing to shorter texts. Conversely, HiCL improves its effectiveness by dividing the sequence into several segments and employing both local and global contrastive learning to model segment-level and sequence-level relationships. Further, considering the quadratic time complexity of transformers over input tokens, HiCL boosts training efficiency by first encoding short segments and then aggregating them to obtain the sequence representation. Extensive experiments show that HiCL enhances the prior top-performing SNCSE model across seven extensively evaluated STS tasks, with an average increase of +0.2% observed on BERT-large and +0.44% on RoBERTa-large.