論文の概要: CoT-BERT: Enhancing Unsupervised Sentence Representation through Chain-of-Thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11143v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 08:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 12:56:55.785223
• Title: CoT-BERT: Enhancing Unsupervised Sentence Representation through Chain-of-Thought
• Title（参考訳）: CoT-BERT:Chain-of-Thoughtによる教師なし文表現の強化
• Authors: Bowen Zhang, Kehua Chang, Chunping Li
• Abstract要約: 教師なし文表現学習は、入力文を複雑な意味情報に富んだ固定長ベクトルに変換することを目的としている。 本稿では,文表現の理解と要約という2段階のアプローチを提案する。 さらなる性能向上のために、我々は、対照的な学習損失関数と、プロンプトエンジニアリングのためのテンプレート認知技術の両方を慎重に洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.435381469869212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised sentence representation learning aims to transform input sentences into fixed-length vectors enriched with intricate semantic information while obviating the reliance on labeled data. Recent progress within this field, propelled by contrastive learning and prompt engineering, has significantly bridged the gap between unsupervised and supervised strategies. Nonetheless, the potential utilization of Chain-of-Thought, remains largely untapped within this trajectory. To unlock latent capabilities within pre-trained models, such as BERT, we propose a two-stage approach for sentence representation: comprehension and summarization. Subsequently, the output of the latter phase is harnessed as the vectorized representation of the input sentence. For further performance enhancement, we meticulously refine both the contrastive learning loss function and the template denoising technique for prompt engineering. Rigorous experimentation substantiates our method, CoT-BERT, transcending a suite of robust baselines without necessitating other text representation models or external databases.
• Abstract（参考訳）: 教師なし文表現学習は、ラベル付きデータへの依存を回避しつつ、複雑な意味情報に富んだ入力文を固定長ベクトルに変換することを目的としている。 コントラスト学習とプロンプトエンジニアリングによって推進されたこの分野の最近の進歩は、教師なし戦略と教師なし戦略のギャップを大幅に埋めている。 それでも、この軌道にはチェイン・オブ・サートの利用の可能性はほとんど残っていない。 BERTのような事前学習モデルにおける潜在能力を解き明かすために,文表現のための2段階のアプローチを提案する。 その後、後者の位相の出力を入力文のベクトル化表現として利用する。 さらなる性能向上のために,コントラスト学習損失関数とテンプレート記述手法の両方を細心の注意を払って改良した。 厳密な実験は、我々の方法であるCoT-BERTを、他のテキスト表現モデルや外部データベースを必要とせずに、頑健なベースラインを超越する。

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