自监督学习——对比学习自监督

关于Bert的无监督聚类的一些说法
1.首先一点是在不finetune的情况下，cosine similairty绝对值没有实际意义，bert pretrain计算的cosine similairty都是很大的，如果你直接以cosine similariy>0.5之类的阈值来判断相似不相似那肯定效果很差。如果用做排序，也就是cosine(a,b)>cosine(a,c)->b相较于c和a更相似，是可以用的。总而言之就是你模型评价的标准应该使用auc，而不是accuracy
2.短文本（新闻标题）语义相似度任务用先进的word embedding（英文fasttext/glove，中文tencent embedding）mean pooling后的效果就已经不错；而对于长文本（文章）用simhash这种纯词频统计的完全没语言模型的简单方法也ok
3.bert pretrain模型直接拿来用作 sentence embedding效果甚至不如word embedding，cls的emebdding效果最差（也就是你说的pooled output）。把所有普通token embedding做pooling勉强能用（这个也是开源项目bert-as-service的默认做法），但也不会比word embedding更好。
4.用siamese的方式训练bert，上层通过cosine做判别，能够让bert学习到一种适用于cosine作为最终相似度判别的sentence embedding，效果优于word embedding，但因为缺少sentence pair之间的特征交互，比原始bert sentence pair fine tune还是要差些。参考Siamese bert

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