Efficient and Effective: 百篇论文概览负采样方法的前世今生

负采样方法最初是被用于加速 Skip-Gram 模型的训练，后来被广泛应用于自然语言处理 (NLP)、计算机视觉 (CV) 和推荐系统 (RS) 等领域，在近两年的对比学习研究中也发挥了重要作用。本文聚焦于负采样方法，将各领域的相关工作分为五类进行介绍：静态负采样、强负例采样、对抗式负采样、基于图的负采样和引入额外信息的负采样。