論文の概要: DeCLUTR: Deep Contrastive Learning for Unsupervised Textual Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03659v4
• Date: Thu, 27 May 2021 14:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 02:51:47.377763
• Title: DeCLUTR: Deep Contrastive Learning for Unsupervised Textual Representations
• Title（参考訳）: DeCLUTR:教師なしテキスト表現のための深層コントラスト学習
• Authors: John Giorgi, Osvald Nitski, Bo Wang, Gary Bader
• Abstract要約: 教師なしテキスト表現のためのDeCLUTR: Deep Contrastive Learningを提案する。 本手法は,ユニバーサル文エンコーダにおける教師なしと教師なしの事前学習のパフォーマンスギャップを埋めるものである。 私たちのコードと事前訓練されたモデルは公開されており、新しいドメインに簡単に適応したり、目に見えないテキストを埋め込むのに使えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.36561468436181
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Sentence embeddings are an important component of many natural language processing (NLP) systems. Like word embeddings, sentence embeddings are typically learned on large text corpora and then transferred to various downstream tasks, such as clustering and retrieval. Unlike word embeddings, the highest performing solutions for learning sentence embeddings require labelled data, limiting their usefulness to languages and domains where labelled data is abundant. In this paper, we present DeCLUTR: Deep Contrastive Learning for Unsupervised Textual Representations. Inspired by recent advances in deep metric learning (DML), we carefully design a self-supervised objective for learning universal sentence embeddings that does not require labelled training data. When used to extend the pretraining of transformer-based language models, our approach closes the performance gap between unsupervised and supervised pretraining for universal sentence encoders. Importantly, our experiments suggest that the quality of the learned embeddings scale with both the number of trainable parameters and the amount of unlabelled training data. Our code and pretrained models are publicly available and can be easily adapted to new domains or used to embed unseen text.
• Abstract（参考訳）: 文埋め込みは多くの自然言語処理(NLP)システムにおいて重要なコンポーネントである。 単語の埋め込みと同様に、文の埋め込みは通常、大きなテキストコーパスで学習され、クラスタリングや検索などの様々な下流タスクに転送される。 単語埋め込みとは異なり、文埋め込みを学習するための最もパフォーマンスの高いソリューションはラベル付きデータを必要とし、ラベル付きデータが豊富である言語やドメインにその有用性を制限する。 本稿では,教師なしテキスト表現のためのDeCLUTR: Deep Contrastive Learningを提案する。 近年のディープラーニング(dml)の進歩に触発されて,ラベル付きトレーニングデータを必要としない普遍文埋め込み学習のための自己教師付き目標を慎重に設計した。 変換器に基づく言語モデルの事前学習の拡張に使用すると、ユニバーサル文エンコーダにおける教師なしと教師なしの事前学習のパフォーマンスギャップを埋める。 実験では,学習した組込みの質は,学習可能なパラメータ数とラベルなしのトレーニングデータ量の両方でスケールすることが示唆された。 私たちのコードと事前学習済みモデルは公開されており、新しいドメインに簡単に適応したり、未公開のテキストを埋め込むことができます。

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