ICLR 2020 | 可提速3000倍的全新信息匹配架构（附代码复现）

©PaperWeekly 原创 · 作者｜周树帆学校｜上海交通大学硕士生研究方向｜自然语言处理今天聊一篇 FAIR 发表在 ICLR 2020 上的文章：Poly-encoders: Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring。论文标题：Poly-encoders: Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring论文来源：ICLR 2020论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.01969和一些花里胡哨但是没有卵用的论文不同，这篇文章可谓大道至简。该文用一种非常简单但是有效的方式同时解决了 DSSM 式的 Bi-encoder 匹配质量低的问题和 ARC-II、BERT 等交互式的 Cross-encoder 匹配速度慢的问题。背景众所周知，常见的搜索、检索式问答、自然语言推断等任务，它们本质上都是一种相关性匹配任 ………………………………