为了提高 Sentence Transformer 在法律或医学文档等特定领域文本上的性能,请关注领域适配、数据预处理和模型定制。 预训练模型通常难以处理专业术语和上下文,因此需要进行调整以使其与您领域的要求对齐。
首先,在特定领域的数据上微调模型。 首先,从您的领域收集文本对或三元组的数据集(查询,正面,负面示例)。 对于法律文件,这可能包括与相关法律摘要配对的判例法摘录。 使用模型现有的训练框架(例如,MultipleNegativesRankingLoss
或 TripletLoss
)并在此数据上重新训练。 例如,如果您的医学文本包含罕见的缩写(例如,心肌梗死的“MI”),则该模型将通过微调来学习将这些缩写与其完整术语和相关概念相关联。 如果标记数据稀缺,请使用 SimCSE 等无监督技术,通过 dropout 或释义从未标记文本生成对比示例。
其次,预处理您的数据以突出显示特定领域的结构。 法律和医学文本通常包含长句、嵌套从句或编纂的术语(例如,医学中的“ICD-10 代码”)。 将这些分成更短的片段,或者在使用实体识别标记关键术语(例如,法律文本中的“§ 1983”)之后再将其馈送到模型。 您还可以通过在训练期间屏蔽领域术语来扩充数据,从而迫使模型从上下文中推断其含义。 例如,将句子中的“高血压”替换为 [MASK] 标记,并训练模型来预测它,从而加强其对周围医学术语的理解。
最后,调整模型架构以更好地处理领域细微差别。 如果您的领域使用词汇表外的术语(例如,“res ipsa loquitur”等拉丁法律短语),请扩展 tokenizer 的词汇表或使用在领域文本上训练的 subword tokenizer。 添加领域特定的嵌入层或轻量级适配器模块(如 LoRA)到 transformer 以捕获专门的语义,而无需重新训练整个模型。 对于检索任务,将 transformer 与基于规则的系统相结合——例如,优先考虑在法律搜索中包含确切法规引用的文档。 使用特定领域的指标(例如匹配关键法律先例或医学诊断)而不是通用相似度得分来评估性能。