論文の概要: Do Sentence Transformers Learn Quasi-Geospatial Concepts from General Text?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04169v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 15:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 15:45:42.543693
• Title: Do Sentence Transformers Learn Quasi-Geospatial Concepts from General Text?
• Title（参考訳）: 文変換者は一般テキストから準空間概念を学ぶか?
• Authors: Ilya Ilyankou, Aldo Lipani, Stefano Cavazzi, Xiaowei Gao, James Haworth,
• Abstract要約: 文変換器は意味探索を行うために設計された言語モデルである。 本研究では,イギリス中を横断する人為的なルートの記述と,ハイキング体験の記述によく使用されるクエリを関連づける文変換器の能力について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.060398061192044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentence transformers are language models designed to perform semantic search. This study investigates the capacity of sentence transformers, fine-tuned on general question-answering datasets for asymmetric semantic search, to associate descriptions of human-generated routes across Great Britain with queries often used to describe hiking experiences. We find that sentence transformers have some zero-shot capabilities to understand quasi-geospatial concepts, such as route types and difficulty, suggesting their potential utility for routing recommendation systems.
• Abstract（参考訳）: 文変換器は意味探索を行うために設計された言語モデルである。 本研究では,非対称な意味探索のための一般的な質問文探索データセットを微調整した文変換器の能力について検討し,イギリス全土における人文生成経路の記述と,ハイキング体験の記述によく使用されるクエリを関連づける。 文変換器は、経路タイプや難易度などの準地理空間概念を理解するためのゼロショット機能を備えており、ルーティングレコメンデーションシステムとしての可能性を示している。

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