ACL 2022 | 基于最优传输的对比学习实现可解释的语义文本相似性

论文标题：

Toward Interpretable Semantic Textual Similarity via Optimal Transport-based Contrastive Sentence Learning

文章来源：

ACL 2022

文章链接：

https://aclanthology.org/2022.acl-long.412/

本文研究的问题其实是所有句子级任务普遍存在的问题，忽略了 token-level 的可解释性。引入最优传输理论，将 token-level 信息融合到句子表示中，这个思路是比较具有创新性的。提出了一个新的对比学习框架，改变了以往清一色的基于余弦相似度的对比目标，改用一个新颖的 RCMD 作为距离度量，这个比较有意思。