Netease Youdao BCE-Reranker-Base_v1：重新定义中文语义理解新高度

最新推荐文章于 2025-05-21 16:35:04 发布

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文章标签：算法人工智能机器学习数据挖掘数据分析深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_72606784/article/details/145653542

在人工智能飞速发展的今天，自然语言处理（NLP）作为人机交互的核心技术，正经历着前所未有的变革。而语义理解作为 NLP 的基石，其重要性不言而喻。近日，网易有道推出的 BCE-Reranker-Base_v1 模型，以其卓越的性能和创新性，为中文语义理解领域树立了新的标杆。

一、技术突破：对比学习赋能语义理解

BCE-Reranker-Base_v1 是网易有道自主研发的一款基于对比学习的语义重排序模型。它采用了先进的 BERT 作为编码器，并创新性地引入了对比学习框架，通过构建正负样本对，使模型能够更好地学习文本间的语义相似度关系。

传统的语义匹配模型通常采用 point-wise 或 pair-wise 的方式进行训练，这种方式存在样本利用率低、模型容易过拟合等问题。而 BCE-Reranker-Base_v1 采用的对比学习框架，则通过构建三元组（anchor, positive, negative）进行训练，其中 anchor 和 positive 是语义相近的文本对，而 anchor 和 negative 是语义不同的文本对。模型通过学习拉近 anchor 和 positive 的距离，同时拉远 anchor 和 negative 的距离，从而更精准地捕