搜索与问答——【EMNLP 2021】TSDAE：基于Transformer的顺序去噪自动编码器

1. 介绍

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TSDAE（Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder）模型使用纯句子作为训练数据来无监督训练句子向量。在训练期间，TSDAE 将加了噪声的句子编码为固定大小的向量，并要求decoder从这个句子表征中重建原始句子。为了获得良好的重建质量，必须在encoder的句子向量中很好地捕获语义。在后续推理时，我们只使用encoder来创建句子向量。架构如下图所示：

encoder部分就是将带噪音的文本进行编码。控制变量实验发现，以“删除词语”的方式加入噪音、噪音比率在0.6效果的最好的：

然后将encoder的输出进行pooling，控制变量实验发现，以mean的方式pooling效果最好：

接下来我们主要关注下decoder部分。decoder使用的是 cross-attention：

其中s是encoder输出pooling后的句子表征，

的decoder第k层的隐层。

目标函数：

其中 l 是原文本x的token数，N的词表大小

2. 实验效果

对比来看，大部分任务，TSDAE效果会优于我们之前介绍的CT和SimCSE的：

3. 实现

sentence_transformers已经把TSDAE已经封装成pip包，完整的训练流程例子可以参考《Sentence-BERT》。我们在此基础上只用修改dataset和loss就能轻松的训练TSDAE：

# 创建可即时添加噪声的特殊去噪数据集
train_dataset = datasets.DenoisingAutoEncoderDataset(train_sentences)

# DataLoader 批量处理数据
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

# 使用去噪自动编码器损失
train_loss = losses.DenoisingAutoEncoderLoss(model, decoder_name_or_path=model_name, tie_encoder_decoder=True)

# 模型训练
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=1,
    weight_decay=0,
    scheduler='constantlr',
    optimizer_params={'lr': 3e-5},
    show_progress_bar=True
)