句子重排任务（Sentence Reordering Task，SRT）概述
| 章节 | 内容要点 | 参考证据 |
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| 1. 什么是 SRT | 将一段文本（段落、章节或文档）切分为若干句子或片段后随机打乱顺序，模型需要预测这些句子/片段的原始排列顺序。实质上是一个 k‑分类（k 为句子数的阶乘）或 序列标注 任务，旨在让模型学习句子之间的语义、结构和篇章关系。 | |
| 2. 任务形式 | - 输入：被打乱的句子序列（如 s₁, s₃, s₂, …） - 目标：输出对应的正确序号或直接生成原始顺序的句子序列。 - 实现方式：常用 Transformer 编码器 读取全部句子，随后通过 分类头（对每个句子预测其在原文中的位置）或 序列到序列解码（生成排序标签）完成预测。 |
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| 3. 与其他预训练任务的关系 | - NSP（Next Sentence Prediction） 只判断两句是否相邻，属于二分类； - SOP（Sentence Order Prediction） 只判断相邻两句的顺序，二分类； - SRT 则要求预测 多句子 的完整顺序，难度更高，能够捕获更丰富的篇章信息，已被证明比 SOP 更有效。 |
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| 4. 在主流预训练模型中的应用 | - ERNIE 2.0 将 SRT 设为结构层级预训练任务之一，用于学习文档级句子关系。 - ALBERT、BERT 的后续改进版本也把 SRT 作为 “Structure‑aware Pre‑training Task” 引入，以提升对句子间依赖的建模能力。 |
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| 5. 常用数据来源与构造方式 | - 大规模语料库（如 Wikipedia、新闻语料）先进行段落切分，再随机打乱句子顺序生成训练样本。 - 为避免组合爆炸，常限制 m ≤ 5（即每段最多 5 条句子），或采用 分块 + 随机抽样 的方式生成可管理的训练对。 |
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| 6. 评价指标 | - 准确率（Accuracy）：预测的完整序列与真实序列完全一致的比例。 - Top‑k 准确率：预测序列的前 k 种可能中是否包含正确序列。 - 序列编辑距离（Levenshtein）：衡量预测序列与真实序列的相似度。 |
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| 7. 典型应用场景 | 1. 文档级理解：提升模型对段落结构、因果关系和逻辑顺序的感知，帮助摘要、问答、信息检索等任务。 2. 跨句子生成：在机器翻译、对话生成中保持上下文连贯性。 3. 篇章级预训练：作为补充任务与 NSP、MLM 共同训练，增强模型的长文本建模能力。 |
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| 8. 发展趋势与挑战 | - 更细粒度的重排：从句子层级扩展到子句、短语甚至跨段落的重排，以捕获更细致的语义层次。 - 多语言/跨语言 SRT：在多语言预训练中加入语言无关的重排任务，提升跨语言迁移能力。 - 高效采样：针对句子数目大的组合爆炸问题，研究基于 负采样、对比学习 的高效训练策略。 |
小结：句子重排任务是一种通过让模型恢复被打乱的句子顺序来学习句子间关系的预训练任务。相较于 NSP、SOP，它要求模型捕获更丰富的篇章结构信息，已被多种大型语言模型（如 ERNIE、ALBERT）采用，显著提升了模型在文档级理解和生成任务中的表现。
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