基于引用关系的科学文献嵌入模型
SPECTER2是一种先进的科学文献嵌入模型系列,专门用于生成特定任务的嵌入表示。该模型利用超过600万对科学论文引用关系进行训练,能够处理论文标题、摘要以及短文本查询,为下游应用生成高效的嵌入。在SciRepEval和MDCR等权威基准测试中,SPECTER2展现出卓越性能,成为科学文献表示学习领域的重要工具。
SPECTER2是一个专门用于生成科学文献嵌入表示的模型家族,它是SPECTER模型的继任者。这个模型家族能够为科学任务生成特定任务的嵌入表示,尤其是当它与适配器(adapters)配对使用时。SPECTER2的基础编码器可以与相关的特定任务适配器结合使用,以生成有效的嵌入表示,用于下游应用。
SPECTER2基于bert-base-uncased模型,并添加了适配器模块。它是从allenai/scibert模型微调而来的。模型采用Apache 2.0许可证发布。
SPECTER2提供了多个版本的模型,以适应不同的任务需求:
使用时,需要先加载基础模型,然后根据任务需求加载相应的适配器。
SPECTER2的训练分为两个阶段:
训练使用了大批量(1024和256)、较长的最大输入长度(512)和混合精度训练等技术。
SPECTER2在SciRepEval和MDCR等基准测试上都取得了优异的表现,超越了之前的模型如SPECTER和SciNCL。在SciRepEval上,SPECTER2-Adapters在训练内和训练外任务上分别达到了62.3和59.2的得分,平均得分为71.2。在MDCR上,它在MAP和Recall@5指标上分别达到了38.4和33.0,显著超过了其他模型。
SPECTER2为科学文献嵌入表示提供了一个强大而灵活的解决方案。通过结合基础模型和特定任务适配器,它能够在各种科学文献相关任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了有价值的工具。
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