Cross-Encoder（交叉编码器）和 Bi-Encoder（双编码器）
文章目录
- 结构与处理方式
- 优缺点
- 应用场景
Cross-Encoder（交叉编码器）和
Bi-Encoder（双编码器）是自然语言处理中用于文本匹配、问答、检索等任务的两种常见模型架构。以下是两者的详细对比：
结构与处理方式
- Bi-Encoder：具有两个独立的编码器，分别对输入的两个文本（如查询和文档）进行编码。这两个编码器通常共享参数，例如
Sentence - BERT就是使用同一个编码器分别处理两个文本，将它们映射到各自的向量空间，生成各自的向量表示，然后通过计算两个向量的点积、余弦相似度等方式来得到文本之间的相似度分数。在编码过程中，两个文本没有直接交互，仅在向量空间中进行相似度匹配。 - Cross-Encoder：使用一个编码器同时处理两个输入文本。它将两个文本拼接在一起，如<CLS>text<SEP>text2<SEP>的形式，然后通过编码器生成联合表示，直接输出两个文本的相似度分数（通常是一个标量）。在这个过程中，通过交叉注意力机制，模型可以充分捕捉文本间的细粒度交互信息。
优缺点
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