比Sentence-BERT更有效的句向量方案
- 参考: https://github.com/bojone/CoSENT
- 对应博客：https://kexue.fm/archives/8847
- 孟子预训练模型: https://github.com/Langboat/Mengzi
实验效果来了。 预训练模型用的是MengZi(换成其他模型同样可以。如google-bert、roberta等), 学习率2e-5,batch_size=64,等价苏神代码中的batch_size=32. 只用了训练集训练，然后在测试集上做测试。 分别训练了5个epoch，使用斯皮尔曼系数评价
指定不同数据集，只需在config.py文件中，修改下面两个参数:
parser.add_argument('--train_data', default='./data/PAWSX/PAWSX.train.data', type=str, help='训练数据集')
parser.add_argument('--test_data', default='./data/PAWSX/PAWSX.test.data', type=str, help='测试数据集')
另外说明: 本实验的句子编码向量是取embedding和最后一层池化后的结果。 也可以试试其他方式，如CLS, 最后一层池化等。 最近做了一些实现，发现cls更好一些。
我的实验结果
| ATEC | BQ | LCQMC | PAWSX | STS-B | Avg | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MengZi+CoSENT | 50.5270 | 72.2789 | 78.6981 | 60.1437 | 80.1544 | 68.3604 |
| Sentence-MengZi | 40.7809 | 70.6998 | 77.2590 | 46.31491 | 49.9348 | 56.9978 |
| Roberta+CoSENT | 50.5969 | 72.5191 | 79.3777 | 60.5475 | 80.4344 | 68.6951 |
| Sentence-Roberta | 48.5157 | 67.8545 | 79.6023 | 60.1675 | 71.0148 | 65.4309 |
苏神的结果: train训练、test测试：
| ATEC | BQ | LCQMC | PAWSX | STS-B | Avg | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BERT+CoSENT | 49.74 | 72.38 | 78.69 | 60.00 | 80.14 | 68.19 |
| Sentence-BERT | 46.36 | 70.36 | 78.72 | 46.86 | 66.41 | 61.74 |
| RoBERTa+CoSENT | 50.81 | 71.45 | 79.31 | 61.56 | 81.13 | 68.85 |
| Sentence-RoBERTa | 48.29 | 69.99 | 79.22 | 44.10 | 72.42 | 62.80 |
- 运行CoSENT模型
sh start.sh
- 运行SentenceBert模型
首先，执行 python sentence_bert/data_helper.py 生成对应的数据
再执行 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python sentence_bert/run_sentence_bert_transformers_reg_loss.py
