論文の概要: Description-Based Text Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12517v3
• Date: Thu, 25 Apr 2024 08:30:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:17:35.082128
• Title: Description-Based Text Similarity
• Title（参考訳）: 記述に基づくテキストの類似性
• Authors: Shauli Ravfogel, Valentina Pyatkin, Amir DN Cohen, Avshalom Manevich, Yoav Goldberg,
• Abstract要約: 我々は、その内容の抽象的な記述に基づいて、テキストを検索する必要性を特定する。 そこで本研究では,近隣の標準探索で使用する場合の精度を大幅に向上する代替モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.552704474862004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying texts with a given semantics is central for many information seeking scenarios. Similarity search over vector embeddings appear to be central to this ability, yet the similarity reflected in current text embeddings is corpus-driven, and is inconsistent and sub-optimal for many use cases. What, then, is a good notion of similarity for effective retrieval of text? We identify the need to search for texts based on abstract descriptions of their content, and the corresponding notion of \emph{description based similarity}. We demonstrate the inadequacy of current text embeddings and propose an alternative model that significantly improves when used in standard nearest neighbor search. The model is trained using positive and negative pairs sourced through prompting a LLM, demonstrating how data from LLMs can be used for creating new capabilities not immediately possible using the original model.
• Abstract（参考訳）: 与えられたセマンティクスでテキストを識別することは、多くの情報検索シナリオの中心である。 ベクトル埋め込みに対する類似性探索は、この能力の中心にあるように見えるが、現在のテキスト埋め込みに反映される類似性はコーパス駆動であり、多くのユースケースでは矛盾し、準最適である。 では、テキストを効果的に検索する上で、類似性のよい概念は何だろうか? 我々は,その内容の抽象的な記述とそれに対応する「emph{description based similarity}」の概念に基づいて,テキストの検索の必要性を特定する。 本稿では,現在のテキスト埋め込みの不適切さを実証し,近隣の標準的な検索で使用する場合の精度を向上する代替モデルを提案する。 モデルはLLMのプロンプトを通じて、正と負のペアを使ってトレーニングされ、LLMからのデータを使って、元のモデルではすぐには不可能な新しい機能を作成する方法を示している。

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