論文の概要: Improving Contrastive Learning of Sentence Embeddings with Focal-InfoNCE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06918v2
• Date: Fri, 20 Oct 2023 19:39:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 06:39:01.578941
• Title: Improving Contrastive Learning of Sentence Embeddings with Focal-InfoNCE
• Title（参考訳）: フォカルインフォメーションを用いた文埋め込みのコントラスト学習の改善
• Authors: Pengyue Hou, Xingyu Li
• Abstract要約: 本研究では、SimCSEとハードネガティブマイニングを組み合わせた教師なしのコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案した焦点情報処理関数は、対照的な目的に自己対応変調項を導入し、容易な負に関連付けられた損失を減らし、強負に焦点を絞ったモデルを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.494159547236425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent success of SimCSE has greatly advanced state-of-the-art sentence representations. However, the original formulation of SimCSE does not fully exploit the potential of hard negative samples in contrastive learning. This study introduces an unsupervised contrastive learning framework that combines SimCSE with hard negative mining, aiming to enhance the quality of sentence embeddings. The proposed focal-InfoNCE function introduces self-paced modulation terms in the contrastive objective, downweighting the loss associated with easy negatives and encouraging the model focusing on hard negatives. Experimentation on various STS benchmarks shows that our method improves sentence embeddings in terms of Spearman's correlation and representation alignment and uniformity.
• Abstract（参考訳）: 最近のSimCSEの成功により、最先端の文表現が大幅に進歩した。 しかし、SimCSEの当初の定式化は、対照的な学習におけるハードネガティブサンプルの可能性を完全に活用していない。 本研究は,文埋め込みの品質向上を目的とした,simcseとハードネガティブマイニングを組み合わせた教師なしコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案するfocal-infonce関数は、対照的な目的に自己ペース変調項を導入し、簡単な負の損失を軽減し、ハード負に焦点をあてたモデルを奨励する。 様々なSTSベンチマーク実験により,スピアマンの相関関係と表現のアライメント,一様性の観点から文埋め込みの改善が示された。

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