論文の概要: Semantic sentence similarity: size does not always matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08648v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 09:22:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-17 17:31:01.865931
• Title: Semantic sentence similarity: size does not always matter
• Title（参考訳）: 意味的文類似性:サイズは必ずしも重要ではない
• Authors: Danny Merkx, Stefan L. Frank, Mirjam Ernestus
• Abstract要約: 我々は、よく知られた意味的テキスト類似性データベースの合成および自然な音声バージョンを作成している。 我々のVGSモデルは人間の意味的類似性とよく相関する埋め込みを生成する。 小さな画像キャプチャーデータベースでトレーニングされたモデルは、はるかに大きなデータベースでトレーニングされた2つのモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.001264420453923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study addresses the question whether visually grounded speech recognition (VGS) models learn to capture sentence semantics without access to any prior linguistic knowledge. We produce synthetic and natural spoken versions of a well known semantic textual similarity database and show that our VGS model produces embeddings that correlate well with human semantic similarity judgements. Our results show that a model trained on a small image-caption database outperforms two models trained on much larger databases, indicating that database size is not all that matters. We also investigate the importance of having multiple captions per image and find that this is indeed helpful even if the total number of images is lower, suggesting that paraphrasing is a valuable learning signal. While the general trend in the field is to create ever larger datasets to train models on, our findings indicate other characteristics of the database can just as important important.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚的基盤音声認識(VGS)モデルが,事前の言語知識にアクセスせずに文の意味を捉えることができるかどうかを問う。 我々は、よく知られた意味的テキスト類似性データベースの合成および自然な音声バージョンを作成し、VGSモデルが人間の意味的類似性判定とよく相関する埋め込みを生成することを示す。 以上の結果から,小型画像キャプチャデータベースでトレーニングしたモデルは,より大きなデータベースでトレーニングした2つのモデルより優れており,データベースのサイズが重要でないことを示す。 また,画像毎に字幕を複数持つことの重要性について検討し,画像の総数が少ない場合でも,これが本当に有用であることを見出し,パラフレージングが貴重な学習信号であることを示す。 この分野の一般的なトレンドは、モデルをトレーニングするために、さらに大きなデータセットを作成することですが、データベースの他の特性も同様に重要であることが分かりました。

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