基于UniLM思想、融检索与生成于一体的BERT模型。
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假设SENT_a和SENT_b是一组相似句，那么在同一个batch中，把[CLS] SENT_a [SEP] SENT_b [SEP]和[CLS] SENT_b [SEP] SENT_a [SEP]都加入训练，做一个相似句的生成任务，这是Seq2Seq部分。
另一方面，把整个batch内的[CLS]向量都拿出来，得到一个bxd的句向量矩阵V（b是batch_size，d是hidden_size），然后对d维度做l2归一化，得到新的V，然后两两做内积，得到bxv的相似度矩阵VV^T，接着乘以一个scale（我们取了30），并mask掉对角线部分，最后每一行进行softmax，作为一个分类任务训练，每个样本的目标标签是它的相似句（至于自身已经被mask掉）。说白了，就是把batch内所有的非相似样本都当作负样本，借助softmax来增加相似样本的相似度，降低其余样本的相似度。
详细介绍请看：https://kexue.fm/archives/7427
tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.7.7
Bibtex：
@techreport{simbert,
title={SimBERT: Integrating Retrieval and Generation into BERT},
author={Jianlin Su},
year={2020},
url="https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert",
}追一科技：https://zhuiyi.ai