論文の概要: StyleDistance: Stronger Content-Independent Style Embeddings with Synthetic Parallel Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12757v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 17:25:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:03.451734
• Title: StyleDistance: Stronger Content-Independent Style Embeddings with Synthetic Parallel Examples
• Title（参考訳）: StyleDistance: より強いコンテンツ非依存のスタイル埋め込みと合成並列例
• Authors: Ajay Patel, Jiacheng Zhu, Justin Qiu, Zachary Horvitz, Marianna Apidianaki, Kathleen McKeown, Chris Callison-Burch,
• Abstract要約: スタイル表現は、内容に関係なく、類似した書体スタイルのテキストを密に埋め込み、異なる書体スタイルのテキストを遠くに埋め込むことを目的としている。 より強力なコンテンツに依存しないスタイル埋め込みをトレーニングするための新しいアプローチであるStyleDistanceを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.44036251656947
• License:
• Abstract: Style representations aim to embed texts with similar writing styles closely and texts with different styles far apart, regardless of content. However, the contrastive triplets often used for training these representations may vary in both style and content, leading to potential content leakage in the representations. We introduce StyleDistance, a novel approach to training stronger content-independent style embeddings. We use a large language model to create a synthetic dataset of near-exact paraphrases with controlled style variations, and produce positive and negative examples across 40 distinct style features for precise contrastive learning. We assess the quality of our synthetic data and embeddings through human and automatic evaluations. StyleDistance enhances the content-independence of style embeddings, which generalize to real-world benchmarks and outperform leading style representations in downstream applications. Our model can be found at https://huggingface.co/StyleDistance/styledistance .
• Abstract（参考訳）: スタイル表現は、内容に関係なく、類似した書体スタイルのテキストを密に埋め込み、異なる書体スタイルのテキストを遠くに埋め込むことを目的としている。 しかしながら、これらの表現をトレーニングするためにしばしば使われる対照的な三つ子は、スタイルと内容の両方で異なり、表現に潜在的なコンテンツリークをもたらす可能性がある。 より強力なコンテンツに依存しないスタイル埋め込みをトレーニングするための新しいアプローチであるStyleDistanceを紹介する。 大規模言語モデルを用いて、制御されたスタイルのバリエーションを持つほぼ正確なパラフレーズの合成データセットを作成し、正確なコントラスト学習のための40の異なるスタイルの特徴に対して、肯定的および否定的な例を生成する。 我々は人的・自動的な評価を通じて、合成データの質と埋め込みを評価する。 StyleDistanceは、スタイル埋め込みのコンテント依存性を強化し、実際のベンチマークに一般化し、下流アプリケーションでリードスタイル表現より優れたパフォーマンスを発揮する。 私たちのモデルはhttps://huggingface.co/StyleDistance/styledistance で確認できます。

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