論文の概要: MTEB-French: Resources for French Sentence Embedding Evaluation and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20468v2
- Date: Mon, 17 Jun 2024 14:14:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 04:18:36.550332
- Title: MTEB-French: Resources for French Sentence Embedding Evaluation and Analysis
- Title（参考訳）: MTEB- French: フランス語文の埋め込み評価と分析のためのリソース
- Authors: Mathieu Ciancone, Imene Kerboua, Marion Schaeffer, Wissam Siblini,
- Abstract要約: 本稿では,フランス語の文埋め込みに関する最初のベンチマークを提案する。
51個の埋め込みモデルを大規模に比較した。
すべてのタスクにおいてモデルが最良でない場合でも、文類似性に基づいて事前訓練された大規模多言語モデルは非常によく機能することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5761916307614148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, numerous embedding models have been made available and widely used for various NLP tasks. The Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) has primarily simplified the process of choosing a model that performs well for several tasks in English, but extensions to other languages remain challenging. This is why we expand MTEB to propose the first massive benchmark of sentence embeddings for French. We gather 15 existing datasets in an easy-to-use interface and create three new French datasets for a global evaluation of 8 task categories. We compare 51 carefully selected embedding models on a large scale, conduct comprehensive statistical tests, and analyze the correlation between model performance and many of their characteristics. We find out that even if no model is the best on all tasks, large multilingual models pre-trained on sentence similarity perform exceptionally well. Our work comes with open-source code, new datasets and a public leaderboard.
- Abstract（参考訳）: 近年、様々なNLPタスクに多くの埋め込みモデルが利用可能となり、広く使われている。
MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)は、主に英語のいくつかのタスクでうまく機能するモデルを選択するプロセスを単純化しているが、他の言語への拡張は難しいままである。
そこで、MTEBを拡張して、フランス語の文埋め込みに関する最初の大規模なベンチマークを提案する。
15の既存のデータセットを使いやすいインターフェースで収集し、8つのタスクカテゴリのグローバル評価のための3つの新しいフランス語データセットを作成します。
我々は,大規模に選択した51個の埋め込みモデルを比較し,包括的統計テストを行い,モデル性能と多くの特性の相関関係を解析した。
すべてのタスクにおいてモデルが最良でない場合でも、文類似性に基づいて事前訓練された大規模多言語モデルは非常によく機能することがわかった。
私たちの作業には、オープンソースコード、新しいデータセット、公開リーダボードが含まれています。
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