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Static Word Embeddings for Sentence Semantic Representation

Created by
  • Haebom

作者

高橋和田、平川ゆき、竜太郎志津、高嶋川島、ゆきさいと

概要

この論文は、文の意味を表現するために最適化された新しい静的単語埋め込みを提案します。事前に訓練されたSentence Transformerから単語埋め込みを抽出し、文レベルの主成分分析によって改善した後、知識蒸留または対照学習を適用します。推論プロセスでは、単語の埋め込みを単純に平均して文を表現します。これは少ない計算コストを必要とします。単一言語およびクロス言語タスクでモデルを評価した結果、提案されたモデルは、従来の静的モデルよりも文章意味タスクではるかに優れたパフォーマンスを示し、基本的なSentence Transformerモデル（SimCSE）でさえ凌駕しました。さらに、提案された方法論が文の意味に関連しない単語埋め込みコンポーネントをうまく除去し、単語の文の意味に影響に基づいてベクトルノルムを調整することを分析によって確認した。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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Sentence Transformerを活用して単語埋め込みを抽出し、文レベルの主成分分析、知識蒸留、または対照学習を通じて改善し、文意味表現性能を向上させました。
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単純な単語埋め込み平均だけで文を表現することで、推論速度が速く、計算コストが低くなります。
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従来の静的モデルと基本的なSentence Transformerモデルよりも優れた性能を示しました。
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文章の意味に関係のない単語埋め込みコンポーネントを削除し、単語の影響に基づいてベクトルノルムを調整して埋め込み品質を向上させました。
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Limitations：
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具体的なLimitationsは論文の要約に記載されていません。
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