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.