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再通过嵌入模型将每个片段转换为能表征语义的数值向量,其原理是利用模型将文本的语义信息映射到统一的向量空间,使语义相近的文本对应向量的“方向”更一致;当用户发起“你爱上班吗”的查询时,先通过同一嵌入模型将问题转化为同向量空间的查询向量(Query)(保证语义计算的一致性),再基于余弦相似度原理(向量夹角越小,相似度数值越高,对应文本语义越接近),从向量库中筛选出相似度达标的相关片段(如图中筛选出 >
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它的核心思想是通过对比学习的方式,将语义相似的句子映射到接近的空间位置,从而学习到句子的语义表示。其核心思想是通过最大化同类样本之间的相似性(或降低它们之间的距离),同时最小化异类样本之间的相似性(或增加它们之间的距离),来学习数据的有意义表示。SimCLR(Simple Contrastive Learning of Representations)是一种用于自监督学习的框架,旨在学习数据表示的

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