論文の概要: Improving Text Semantic Similarity Modeling through a 3D Siamese Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09274v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 14:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 14:23:21.107622
• Title: Improving Text Semantic Similarity Modeling through a 3D Siamese Network
• Title（参考訳）: 3次元シームズネットワークによるテキストセマンティック類似性モデリングの改善
• Authors: Jianxiang Zang, Hui Liu
• Abstract要約: 本稿では,意味情報を高次元空間にマッピングするテキスト意味類似性モデリングのための新しい3Dシームズネットワークを提案する。 4つのテキストセマンティック類似性ベンチマークの実験は、我々の3Dシームズネットワークの有効性と効率を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7034706135187765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Siamese networks have gained popularity as a method for modeling text semantic similarity. Traditional methods rely on pooling operation to compress the semantic representations from Transformer blocks in encoding, resulting in two-dimensional semantic vectors and the loss of hierarchical semantic information from Transformer blocks. Moreover, this limited structure of semantic vectors is akin to a flattened landscape, which restricts the methods that can be applied in downstream modeling, as they can only navigate this flat terrain. To address this issue, we propose a novel 3D Siamese network for text semantic similarity modeling, which maps semantic information to a higher-dimensional space. The three-dimensional semantic tensors not only retains more precise spatial and feature domain information but also provides the necessary structural condition for comprehensive downstream modeling strategies to capture them. Leveraging this structural advantage, we introduce several modules to reinforce this 3D framework, focusing on three aspects: feature extraction, attention, and feature fusion. Our extensive experiments on four text semantic similarity benchmarks demonstrate the effectiveness and efficiency of our 3D Siamese Network.
• Abstract（参考訳）: シームズネットワークはテキスト意味的類似性をモデル化する手法として人気を集めている。 従来の方法では、トランスフォーマーブロックからのセマンティクス表現をエンコーディングで圧縮するためにプール操作に依存しているため、2次元セマンティクスベクトルとトランスフォーマーブロックからの階層的セマンティクス情報の損失が発生する。 さらに、この制限されたセマンティックベクトル構造は、平らな地形に似ており、この平坦な地形をナビゲートできるため、下流のモデリングに適用できる手法を制限している。 そこで本研究では,意味情報を高次元空間にマッピングする,テキスト意味類似性モデリングのための新たな3次元シアムネットワークを提案する。 3次元意味テンソルは、より正確な空間的および特徴領域の情報を保持するだけでなく、それらを捉えるための包括的な下流モデリング戦略に必要な構造的条件を提供する。 この構造的優位性を生かして,この3Dフレームワークを強化するモジュールをいくつか導入し,特徴抽出,注目,特徴融合という3つの側面に注目した。 4つのテキストセマンティクス類似度ベンチマークに関する広範な実験により,3d siameseネットワークの有効性と有効性が実証された。

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