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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11143v3
• Date: Thu, 7 Mar 2024 12:40:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 17:57:01.677933
• 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。 本稿では,チェーン・オブ・ソート推論の進歩的思考を活用する革新的な手法であるCoT-BERTを提案する。 我々は、高度なコントラスト学習損失関数を開発し、新しいテンプレート認知戦略を提案する。
• 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 endeavors to transform input sentences into fixed-length vectors enriched with intricate semantic information while obviating the reliance on labeled data. Recent strides in this domain have been significantly propelled by breakthroughs in contrastive learning and prompt engineering. Despite these advancements, the field has reached a plateau, leading some researchers to incorporate external components to enhance sentence embeddings' quality. Such integration, though beneficial, complicates the solutions and inflates the demand for computational resources. In response to these challenges, this paper presents CoT-BERT, an innovative method that harnesses the progressive thinking of Chain-of-Thought reasoning to tap into the latent potential of pre-trained models like BERT. Additionally, we develop an advanced contrastive learning loss function and propose a novel template denoising strategy. Rigorous experimentation substantiates CoT-BERT surpasses a range of well-established baselines by relying exclusively on the intrinsic strengths of pre-trained models.
• 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。 この領域の最近の進歩は、対照的な学習と迅速な工学のブレークスルーによって著しく推進されている。 これらの進歩にもかかわらず、この分野は高原に達し、一部の研究者は文章埋め込みの品質を高めるために外部コンポーネントを組み込んだ。 このような統合は有益ではあるが、解を複雑化し、計算資源の需要を膨らませる。 これらの課題に対応するために,本論文では,事前学習モデルの潜在可能性を活用するために,連鎖的思考の進歩的思考を利用する革新的な手法であるcot-bertを提案する。 さらに,高度なコントラスト学習損失関数を開発し,新しいテンプレート修飾戦略を提案する。 厳密な実験により、CoT-BERTは、事前訓練されたモデルの内在的な強度にのみ依存することで、確立されたベースラインを超越する。

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