論文の概要: Learning Semantic Textual Similarity via Topic-informed Discrete Latent Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03616v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 15:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:25:20.403090
• Title: Learning Semantic Textual Similarity via Topic-informed Discrete Latent Variables
• Title（参考訳）: トピックインフォームド離散潜在変数による意味テキストの類似性学習
• Authors: Erxin Yu, Lan Du, Yuan Jin, Zhepei Wei and Yi Chang
• Abstract要約: 我々は、意味的テキスト類似性のためのトピックインフォームド離散潜在変数モデルを開発した。 我々のモデルはベクトル量子化による文対表現のための共有潜在空間を学習する。 我々のモデルは意味的テキスト類似性タスクにおいて、いくつかの強力な神経ベースラインを超えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.57873577962635
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recently, discrete latent variable models have received a surge of interest in both Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV), attributed to their comparable performance to the continuous counterparts in representation learning, while being more interpretable in their predictions. In this paper, we develop a topic-informed discrete latent variable model for semantic textual similarity, which learns a shared latent space for sentence-pair representation via vector quantization. Compared with previous models limited to local semantic contexts, our model can explore richer semantic information via topic modeling. We further boost the performance of semantic similarity by injecting the quantized representation into a transformer-based language model with a well-designed semantic-driven attention mechanism. We demonstrate, through extensive experiments across various English language datasets, that our model is able to surpass several strong neural baselines in semantic textual similarity tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理(nlp)とコンピュータビジョン(cv)の両方において,離散的潜在変数モデルへの関心が高まっている。 本稿では,ベクトル量子化による文対表現のための共有潜在空間を学習する,意味的テキスト類似性のためのトピックインフォームド離散潜在変数モデルを開発する。 局所的な意味的文脈に限定した従来のモデルと比較して,我々はトピックモデリングを通じてより豊かな意味的情報を探索できる。 我々は, 適切に設計された意味駆動注意機構を備えたトランスフォーマト言語モデルに量子化表現を注入することにより, 意味的類似性の性能をさらに向上させる。 我々は,様々な英語データセットにわたる広範囲な実験を通じて,意味的テキスト類似性タスクにおいて,複数の強力なニューラルネットワークベースラインを超越できることを実証する。

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