論文の概要: Compressing Sentence Representation for Semantic Retrieval via Homomorphic Projective Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07687v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 07:05:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 05:38:39.223309
• Title: Compressing Sentence Representation for Semantic Retrieval via Homomorphic Projective Distillation
• Title（参考訳）: 同型射影蒸留による意味検索のための圧縮文表現
• Authors: Xuandong Zhao, Zhiguo Yu, Ming Wu, Lei Li
• Abstract要約: 圧縮文の埋め込みを学習するために,同相射影蒸留法(HPD)を提案する。 提案手法は,小さなトランスフォーマーエンコーダモデルを学習可能なプロジェクション層で拡張し,コンパクトな表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.432799973328127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How to learn highly compact yet effective sentence representation? Pre-trained language models have been effective in many NLP tasks. However, these models are often huge and produce large sentence embeddings. Moreover, there is a big performance gap between large and small models. In this paper, we propose Homomorphic Projective Distillation (HPD) to learn compressed sentence embeddings. Our method augments a small Transformer encoder model with learnable projection layers to produce compact representations while mimicking a large pre-trained language model to retain the sentence representation quality. We evaluate our method with different model sizes on both semantic textual similarity (STS) and semantic retrieval (SR) tasks. Experiments show that our method achieves 2.7-4.5 points performance gain on STS tasks compared with previous best representations of the same size. In SR tasks, our method improves retrieval speed (8.2$\times$) and memory usage (8.0$\times$) compared with state-of-the-art large models.
• Abstract（参考訳）: 高度にコンパクトで効果的な文表現を学ぶには? 事前訓練された言語モデルは、多くのNLPタスクに有効である。 しかし、これらのモデルはしばしば巨大であり、大きな文埋め込みを生み出す。 さらに、大きなモデルと小さなモデルの間には大きなパフォーマンスギャップがあります。 本稿では,圧縮文の埋め込みを学習するための同相射影蒸留(HPD)を提案する。 提案手法は,学習可能なプロジェクション層を持つ小さなトランスフォーマーエンコーダモデルを拡張して,文表現の質を維持するために学習済み言語モデルを模倣しながら,コンパクトな表現を生成する。 本手法は,semantic textual similarity (sts) と semantic retrieval (sr) の両タスクにおいて異なるモデルサイズで評価する。 実験により,本手法がSTSタスクの2.7-4.5ポイントの性能向上を達成することを示す。 SRタスクでは,検索速度 (8.2$\times$) とメモリ使用量 (8.0$\times$) を最先端の大規模モデルと比較して改善する。

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