通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决-阿里云开发者社区

通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决

2024-08-14 20

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简介： 通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决

为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展？

参考回答：

由于会议数据的高度保密性，大规模公开数据集的缺失一直制约着会议理解和生成技术的发展。缺乏这样的数据集使得研究人员难以对算法进行训练和验证。

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阿里巴巴通义语音实验室为了推动会议理解和生成技术的研究和发展，做了哪些努力？

参考回答：

阿里巴巴通义语音实验室为了推动会议理解和生成技术的研究和发展，构建并发布了目前为止规模最大的中文会议数据集Alimeeting4MUG Corpus（AMC），并基于会议人工转写结果进行了多项SLP任务的人工标注。AMC也是目前为止支持最多SLP任务开发的会议数据集。

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ICASSP2023 MUG挑战赛的目标是什么？

参考回答：

ICASSP2023 MUG挑战赛的目标是推动SLP在会议文本处理场景的研究并应对其中的多项核心挑战，包括人人交互场景下多样化的口语现象、会议场景下的长篇章文档建模等。

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Ditto方法是如何解决预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题的？

参考回答：

Ditto方法通过利用基于模型的重要性估计对单词进行加权，并计算预训练模型中单词表示的加权平均值作为句子嵌入，来缓解各向异性问题。它利用对角线注意力池化（Ditto）这一无监督方法，作为后处理操作应用于任何预训练语言模型，无需增加参数或进行任何学习。

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为什么信息丰富单词的组合对于生成高质量句子嵌入很重要？

参考回答：

信息丰富单词的组合对于生成高质量句子嵌入很重要，因为它们对预测其他标记有很大的影响。掩盖这些标记可能严重影响句子中其他标记的预测结果，因此它们可能是高质量句子嵌入的强有力指标。如SBERT模型在生成句子嵌入时，信息丰富标记的影响矩阵与TF-IDF的相关性更高，表现出更好的性能。

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