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Interpretable Text Embeddings and Text Similarity Explanation: A Survey

Created by
  • Haebom

저자

Juri Opitz, Lucas Moller, Andrianos Michail, Sebastian Pado, Simon Clematide

개요

텍스트 임베딩은 분류, 회귀, 클러스터링 및 의미 검색과 같은 많은 NLP 작업의 핵심 구성 요소입니다. 본 논문은 텍스트 임베딩의 해석과 유사성 설명을 전문으로 하는 방법을 체계적으로 개괄하며, 이 연구 분야의 주요 아이디어, 접근 방식 및 상충 관계를 특성화합니다. 또한 평가 방법을 비교하고, 전반적인 교훈을 논의하며, 향후 연구를 위한 기회와 과제를 식별합니다.

시사점, 한계점

해석 가능한 텍스트 임베딩 및 텍스트 유사성 설명 방법론에 대한 구조화된 개요 제공.
주요 아이디어, 접근 방식 및 상충 관계에 대한 특성화.
평가 방법 비교 및 전반적인 교훈 논의.
향후 연구를 위한 기회와 과제 식별.
해석 가능성에 초점을 맞춘 특정 방법론에 대한 자세한 내용 부족.
해당 분야의 잠재적인 모든 방법을 포괄적으로 다루지 못할 수 있음.
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