論文の概要: Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11224v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 13:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 17:10:18.249694
• Title: Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models
• Title（参考訳）: Jina Embeddings: 高性能な文埋め込みモデルの新しいセット
• Authors: Michael G\"unther, Louis Milliken, Jonathan Geuter, Georgios Mastrapas, Bo Wang, Han Xiao
• Abstract要約: Jina Embeddingsは、様々なテキスト入力を数値表現に変換するのに有効な高性能な文埋め込みモデルである。 本稿では、高品質なペアワイドデータセットとトリプルトデータセットの作成から始まる、Jina Embeddingsの開発について詳述する。 MTEB (Massive Textual Embedding Benchmark) を用いた総合的な性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0420110307416794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Jina Embeddings constitutes a set of high-performance sentence embedding models adept at translating various textual inputs into numerical representations, thereby capturing the semantic essence of the text. The models excel in applications such as dense retrieval and semantic textual similarity. This paper details the development of Jina Embeddings, starting with the creation of high-quality pairwise and triplet datasets. It underlines the crucial role of data cleaning in dataset preparation, gives in-depth insights into the model training process, and concludes with a comprehensive performance evaluation using the Massive Textual Embedding Benchmark (MTEB). To increase the model's awareness of negations, we constructed a novel training and evaluation dataset of negated and non-negated statements, which we make publicly available to the community.
• Abstract（参考訳）: Jina Embeddingsは、様々なテキスト入力を数値表現に変換するのに有効な高性能な文埋め込みモデルの集合を構成する。 モデルは、密集検索や意味的テキスト類似性のような応用において優れている。 本稿では、高品質なペアワイズおよびトリプルトデータセットの作成から始まった、jina埋め込みの開発について述べる。 データセット作成におけるデータクリーニングの重要な役割を強調し、モデルトレーニングプロセスに関する深い洞察を与え、massive textual embedded benchmark(mteb)を用いた包括的なパフォーマンス評価で締めくくっている。 モデルの否定に対する意識を高めるために,否定文と非否定文の新たなトレーニングと評価データセットを構築し,それをコミュニティに公開しました。

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