論文の概要: DefSent: Sentence Embeddings using Definition Sentences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04339v1
• Date: Mon, 10 May 2021 13:13:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:01:28.298353
• Title: DefSent: Sentence Embeddings using Definition Sentences
• Title（参考訳）: DefSent: 定義文を用いた文埋め込み
• Authors: Hayato Tsukagoshi, Ryohei Sasano, Koichi Takeda
• Abstract要約: 単語辞書から定義文を使用する文埋め込み手法であるDefSentを提案する。 DefSentは、追加のデータセットを構築することなく、NLIデータセットを使用するメソッドよりも広く適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.08585816311037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentence embedding methods using natural language inference (NLI) datasets have been successfully applied to various tasks. However, these methods are only available for limited languages due to relying heavily on the large NLI datasets. In this paper, we propose DefSent, a sentence embedding method that uses definition sentences from a word dictionary. Since dictionaries are available for many languages, DefSent is more broadly applicable than methods using NLI datasets without constructing additional datasets. We demonstrate that DefSent performs comparably on unsupervised semantics textual similarity (STS) tasks and slightly better on SentEval tasks to the methods using large NLI datasets.
• Abstract（参考訳）: 自然言語推論(NLI)データセットを用いた文埋め込み手法は,様々なタスクにうまく適用されている。 しかし、これらの手法は大きなNLIデータセットに大きく依存するため、限られた言語でしか利用できない。 本稿では,単語辞書の定義文を用いた文埋め込み法であるdefsentを提案する。 多くの言語で辞書が利用できるため、DefSentは追加のデータセットを構築することなくNLIデータセットを使用するメソッドよりも広く適用できる。 我々は、DefSentが教師なしセマンティクスのテキスト類似性(STS)タスクで比較可能であり、大きなNLIデータセットを用いたメソッドよりもSentEvalタスクの方が若干優れていることを示した。

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