論文の概要: ESCL: Equivariant Self-Contrastive Learning for Sentence Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05143v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 09:52:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 15:27:46.087079
• Title: ESCL: Equivariant Self-Contrastive Learning for Sentence Representations
• Title（参考訳）: ESCL: 文表現のための等価自己コントラスト学習
• Authors: Jie Liu, Yixuan Liu, Xue Han, Chao Deng, Junlan Feng
• Abstract要約: 感性変換をフル活用するために,同変自己比較学習(ESCL)手法を提案する。 提案手法は,従来の手法に比べて学習パラメータを少なくしながら,より良い結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.601370864663213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Previous contrastive learning methods for sentence representations often focus on insensitive transformations to produce positive pairs, but neglect the role of sensitive transformations that are harmful to semantic representations. Therefore, we propose an Equivariant Self-Contrastive Learning (ESCL) method to make full use of sensitive transformations, which encourages the learned representations to be sensitive to certain types of transformations with an additional equivariant learning task. Meanwhile, in order to improve practicability and generality, ESCL simplifies the implementations of traditional equivariant contrastive methods to share model parameters from the perspective of multi-task learning. We evaluate our ESCL on semantic textual similarity tasks. The proposed method achieves better results while using fewer learning parameters compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 文表現に対する従来のコントラスト学習法は、しばしば正のペアを生成するために不感な変換に焦点を当てるが、意味表現に有害なセンシティブな変換の役割を無視する。 そこで,本研究では,等価な学習タスクを付加することで,学習表現が特定の種類の変換に敏感になるように促す,敏感な変換をフルに活用する同変自己共生学習(escl)手法を提案する。 一方、実用性と汎用性を改善するために、esclは、マルチタスク学習の観点からモデルパラメータを共有する伝統的な同変コントラストメソッドの実装を単純化する。 意味的テキスト類似性タスクのesclを評価する。 提案手法は,従来の手法に比べて学習パラメータを少なくしつつ,より良い結果が得られる。

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