BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗？
当然可以。BERT 模型在文本相似度任务上，确实有强大的无监督学习能力，而且这正是它得以脱颖而出的一个重要原因。下面我们来详细聊聊这个过程，尽量不带 AI 的痕迹。
理解 BERT 的核心思想
首先，我们得知道 BERT 为什么能做到这一点。BERT 的全称是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，关键在于“Bidirectional”（双向）和“Transformers”。
双向性（Bidirectional）：这很重要。传统的语言模型，比如 RNN 或 LSTM，通常是单向的，它们会从左往右或者从右往左地读句子。而 BERT 可以同时考虑一个词的左边和右边的上下文信息。这意味着它对词语的理解会更全面、更深刻，因为它知道一个词在句子中的具体“位置”和“作用”。
Transformer 架构：BERT 使用了 Transformer 的 Encoder 部分。Transformer 的核心是“自注意力机制”（SelfAttention）。这个机制让 BERT 在处理一个词时，能够权衡句子中所有其他词语的重要性，并据此加权它们的贡献。换句话说，它可以“关注”到最相关的词，即使它们离当前词很远。
BERT 的无监督预训练任务
BERT 之所以能进行无监督学习，是因为它在大量的通用文本语料（比如维基百科、书籍等）上进行了两次关键的无监督预训练：
1. Masked Language Model (MLM)：
怎么做的？ 简单来说，就是随机从输入文本中“遮盖”掉一部分词（大约 15%）。然后，让 BERT 去预测这些被遮盖掉的词是什么。
为什么有用？ 因为 BERT 要同时考虑被遮盖词的左边和右边上下文，它必须学会理解词语之间的语义关系、语法结构，以及词汇在不同语境下的含义。比如，看到 "猫在 [MASK] 上"，BERT 会根据上下文预测出 "毯子"、"垫子" 等词。通过反复训练，BERT 就建立起了一个对语言的深层理解，它学到的词向量（embedding）蕴含了丰富的语义信息。
与文本相似度关联：想象一下，如果 BERT 能够准确预测出被遮盖的词，那说明它已经非常理解句子的意思了。两个句子，如果它们的含义相似，那么 BERT 在处理它们时，应该会提取出相似的“语义特征”。
2. Next Sentence Prediction (NSP)：
怎么做的？ BERT 会接收两个句子（Sentence A 和 Sentence B）。它需要判断 Sentence B 是否是 Sentence A 的下一句话。
为什么有用？ 这个任务让 BERT 学习句子与句子之间的关系，尤其是连贯性和逻辑性。这对于理解长文本、段落之间的衔接非常重要。
与文本相似度关联：虽然 NSP 主要关注的是句子间的逻辑关系，但它也间接帮助 BERT 学习到句子层面的语义理解。如果两个句子在逻辑上是相关的，它们在语义上也往往有一定程度的相似。
如何利用预训练好的 BERT 进行文本相似度计算？
正是因为 BERT 在预训练阶段学到了如此丰富的语言知识，我们才能在不需要大量标注数据的情况下，利用它来计算文本相似度。核心思想是：将文本转化为 BERT 能够理解的向量表示，然后比较这些向量。
这里有几种常见的方法：
1. 使用 BERT 的 Pooler Output (CLS Token)：
怎么做？ 在输入 BERT 时，我们会在每个句子的开头添加一个特殊的 `[CLS]` token。这个 token 的设计目的就是用来捕捉整个句子的整体语义信息。
如何用？ 将待比较的两个句子（例如 Sentence A 和 Sentence B）分别输入到 BERT 模型中（或者将它们拼接起来，中间加上 `[SEP]` token）。模型会为每个 token 生成一个输出向量。我们通常会提取 `[CLS]` token 对应的输出向量。
计算相似度：然后，我们就可以用这个 `[CLS]` token 的向量来代表整个句子的意思。比较两个句子的相似度，就是比较它们各自 `[CLS]` token 输出向量的相似度。常用的相似度度量是余弦相似度（Cosine Similarity）。
优点：这是最直接、最常用的方法之一，尤其是在句子级别的相似度判断中。
为什么是无监督？ 因为 BERT 的预训练过程就是无监督的，我们只是利用了它已经学到的能力，而没有再对特定任务（文本相似度）进行有监督的微调。
2. 使用 SentenceBERT (SBERT) 等微调模型：
注意： 虽然这是“微调”，但其基础仍然是 BERT 的无监督预训练。如果严格要求“纯无监督”，可以忽略这一步。但理解它有助于看到 BERT 能力的延伸。
怎么做？ SBERT 等模型是在 BERT 的基础上，进一步在“句子对相似度”的任务上进行了微调。比如，它们会用 STS (Semantic Textual Similarity) 等数据集来训练模型，让模型学习如何生成能够直接用于计算句子相似度的高质量句子嵌入。
如何用？ 微调后的模型可以直接输入句子，输出一个固定维度的句子向量。然后，同样使用余弦相似度来计算向量间的相似度。
优点：相比直接使用 BERT 的 `[CLS]` token，SBERT 生成的句子向量在语义相似度任务上表现通常更好，因为模型专门为此进行了优化。
仍然算无监督吗？ 严格来说，微调过程需要有监督数据。但如果我们将“无监督”理解为“不需要大规模特定任务的标注数据”，那么 SBERT 也是在利用 BERT 本身无监督学到的强大能力，只是对其进行了“指导”以更适应相似度任务。很多时候，人们会将这种“轻微微调”也视为一种高效利用预训练模型的方式，间接归于无监督的范畴，因为其基础能力是无监督获得的。
3. 平均池化 (Average Pooling)：
怎么做？ 除了 `[CLS]` token，我们也可以将句子中所有词（token）在 BERT 输出层得到的向量进行平均。
如何用？ 计算所有非 `[CLS]` 和 `[SEP]` token 输出向量的平均值，得到一个句子的向量表示。
优点：有时候，平均池化也能捕捉到句子的大部分语义信息，并且比 `[CLS]` token 更能代表句子的整体内容，尤其是在句子的词语都很重要的情况下。
为什么是无监督？ 同理，它直接利用了 BERT 预训练学到的表示。
总结一下 BERT 在文本相似度上的无监督应用：
BERT 通过其双向Transformer架构和MLM、NSP的无监督预训练，学到了对语言深层的语义和语法理解。这种理解被编码到其输出的词向量和句子表示中。
1. 核心机制：通过 `[CLS]` token 的输出向量，或对所有 token 输出向量进行平均，将文本转化为稠密的向量表示（embedding）。
2. 相似度计算：利用向量间的距离（如余弦相似度）来衡量两个文本的语义相似度。
3. 优势：无需人工标注大量的文本对和对应的相似度分数，直接利用预训练模型的强大能力，就能在各种文本相似度任务上取得不错的表现，例如判断文章是否抄袭、问答匹配、机器翻译评估等。
所以，答案是肯定的，BERT 绝对可以使用无监督的方法来做文本相似度任务，并且这是它最强大的应用场景之一。它改变了我们处理自然语言任务的许多传统方式。
理解 BERT 的核心思想
首先，我们得知道 BERT 为什么能做到这一点。BERT 的全称是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，关键在于“Bidirectional”（双向）和“Transformers”。
双向性（Bidirectional）：这很重要。传统的语言模型，比如 RNN 或 LSTM，通常是单向的，它们会从左往右或者从右往左地读句子。而 BERT 可以同时考虑一个词的左边和右边的上下文信息。这意味着它对词语的理解会更全面、更深刻，因为它知道一个词在句子中的具体“位置”和“作用”。
Transformer 架构：BERT 使用了 Transformer 的 Encoder 部分。Transformer 的核心是“自注意力机制”（SelfAttention）。这个机制让 BERT 在处理一个词时，能够权衡句子中所有其他词语的重要性，并据此加权它们的贡献。换句话说，它可以“关注”到最相关的词，即使它们离当前词很远。
BERT 的无监督预训练任务
BERT 之所以能进行无监督学习，是因为它在大量的通用文本语料（比如维基百科、书籍等）上进行了两次关键的无监督预训练：
1. Masked Language Model (MLM)：
怎么做的？ 简单来说，就是随机从输入文本中“遮盖”掉一部分词（大约 15%）。然后，让 BERT 去预测这些被遮盖掉的词是什么。
为什么有用？ 因为 BERT 要同时考虑被遮盖词的左边和右边上下文，它必须学会理解词语之间的语义关系、语法结构，以及词汇在不同语境下的含义。比如，看到 "猫在 [MASK] 上"，BERT 会根据上下文预测出 "毯子"、"垫子" 等词。通过反复训练，BERT 就建立起了一个对语言的深层理解，它学到的词向量（embedding）蕴含了丰富的语义信息。
与文本相似度关联：想象一下，如果 BERT 能够准确预测出被遮盖的词，那说明它已经非常理解句子的意思了。两个句子，如果它们的含义相似，那么 BERT 在处理它们时，应该会提取出相似的“语义特征”。
2. Next Sentence Prediction (NSP)：
怎么做的？ BERT 会接收两个句子（Sentence A 和 Sentence B）。它需要判断 Sentence B 是否是 Sentence A 的下一句话。
为什么有用？ 这个任务让 BERT 学习句子与句子之间的关系，尤其是连贯性和逻辑性。这对于理解长文本、段落之间的衔接非常重要。
与文本相似度关联：虽然 NSP 主要关注的是句子间的逻辑关系，但它也间接帮助 BERT 学习到句子层面的语义理解。如果两个句子在逻辑上是相关的，它们在语义上也往往有一定程度的相似。
如何利用预训练好的 BERT 进行文本相似度计算？
正是因为 BERT 在预训练阶段学到了如此丰富的语言知识，我们才能在不需要大量标注数据的情况下，利用它来计算文本相似度。核心思想是：将文本转化为 BERT 能够理解的向量表示，然后比较这些向量。
这里有几种常见的方法：
1. 使用 BERT 的 Pooler Output (CLS Token)：
怎么做？ 在输入 BERT 时，我们会在每个句子的开头添加一个特殊的 `[CLS]` token。这个 token 的设计目的就是用来捕捉整个句子的整体语义信息。
如何用？ 将待比较的两个句子（例如 Sentence A 和 Sentence B）分别输入到 BERT 模型中（或者将它们拼接起来，中间加上 `[SEP]` token）。模型会为每个 token 生成一个输出向量。我们通常会提取 `[CLS]` token 对应的输出向量。
计算相似度：然后，我们就可以用这个 `[CLS]` token 的向量来代表整个句子的意思。比较两个句子的相似度，就是比较它们各自 `[CLS]` token 输出向量的相似度。常用的相似度度量是余弦相似度（Cosine Similarity）。
优点：这是最直接、最常用的方法之一，尤其是在句子级别的相似度判断中。
为什么是无监督？ 因为 BERT 的预训练过程就是无监督的，我们只是利用了它已经学到的能力，而没有再对特定任务（文本相似度）进行有监督的微调。
2. 使用 SentenceBERT (SBERT) 等微调模型：
注意： 虽然这是“微调”，但其基础仍然是 BERT 的无监督预训练。如果严格要求“纯无监督”，可以忽略这一步。但理解它有助于看到 BERT 能力的延伸。
怎么做？ SBERT 等模型是在 BERT 的基础上，进一步在“句子对相似度”的任务上进行了微调。比如，它们会用 STS (Semantic Textual Similarity) 等数据集来训练模型，让模型学习如何生成能够直接用于计算句子相似度的高质量句子嵌入。
如何用？ 微调后的模型可以直接输入句子，输出一个固定维度的句子向量。然后，同样使用余弦相似度来计算向量间的相似度。
优点：相比直接使用 BERT 的 `[CLS]` token，SBERT 生成的句子向量在语义相似度任务上表现通常更好，因为模型专门为此进行了优化。
仍然算无监督吗？ 严格来说，微调过程需要有监督数据。但如果我们将“无监督”理解为“不需要大规模特定任务的标注数据”，那么 SBERT 也是在利用 BERT 本身无监督学到的强大能力，只是对其进行了“指导”以更适应相似度任务。很多时候，人们会将这种“轻微微调”也视为一种高效利用预训练模型的方式，间接归于无监督的范畴，因为其基础能力是无监督获得的。
3. 平均池化 (Average Pooling)：
怎么做？ 除了 `[CLS]` token，我们也可以将句子中所有词（token）在 BERT 输出层得到的向量进行平均。
如何用？ 计算所有非 `[CLS]` 和 `[SEP]` token 输出向量的平均值，得到一个句子的向量表示。
优点：有时候，平均池化也能捕捉到句子的大部分语义信息，并且比 `[CLS]` token 更能代表句子的整体内容，尤其是在句子的词语都很重要的情况下。
为什么是无监督？ 同理，它直接利用了 BERT 预训练学到的表示。
总结一下 BERT 在文本相似度上的无监督应用：
BERT 通过其双向Transformer架构和MLM、NSP的无监督预训练，学到了对语言深层的语义和语法理解。这种理解被编码到其输出的词向量和句子表示中。
1. 核心机制：通过 `[CLS]` token 的输出向量，或对所有 token 输出向量进行平均，将文本转化为稠密的向量表示（embedding）。
2. 相似度计算：利用向量间的距离（如余弦相似度）来衡量两个文本的语义相似度。
3. 优势：无需人工标注大量的文本对和对应的相似度分数，直接利用预训练模型的强大能力，就能在各种文本相似度任务上取得不错的表现，例如判断文章是否抄袭、问答匹配、机器翻译评估等。
所以，答案是肯定的，BERT 绝对可以使用无监督的方法来做文本相似度任务，并且这是它最强大的应用场景之一。它改变了我们处理自然语言任务的许多传统方式。
网友意见
语义相似度的方法，一般包括：不交互的方法（query和doc各自构建embedding，再由匹配层计算相似度）、交互的方法（基于query和doc的二维相似度矩阵，构建交互的embedding，直接计算相似度）。从训练的loss或者语义相似度的效果来看，交互的方法都会比不交互的方法好。
不过工业界为了构建embedding，正常会使用第一种方法，主要是为了利用faiss或者nsg等，更方便的做大规模语义向量的检索。第二种方法，会用于精排序。
拿bert做语义相似度的任务，可以考虑以下两方面：
1）复用了预训练模型学习到外部语料的表征（直接使用开源bert模型的cls embedding计算出来的pooled output效果会比较差；主要是数据的差异性导致的，因此需要做fine-tune）。正常gpu充裕可以做一版特定领域数据的预训练模型，学习到领域数据的表征
2）在下游的语义匹配任务，做fine-tune。利用了bert模型里面的transformer结构，相比以往的lstm或者cnn模型，对文本的表征更好。
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