Fugu-MT 論文翻訳(概要): Embedding Style Beyond Topics: Analyzing Dispersion Effects Across Different Language Models

論文の概要: Embedding Style Beyond Topics: Analyzing Dispersion Effects Across Different Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00828v1
Date: Wed, 01 Jan 2025 13:17:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-05 17:16:50.720772
Title: Embedding Style Beyond Topics: Analyzing Dispersion Effects Across Different Language Models
Title（参考訳）: トピックを超えた埋め込みスタイル:異なる言語モデル間の分散効果の分析
Authors: Benjamin Icard, Evangelia Zve, Lila Sainero, Alice Breton, Jean-Gabriel Ganascia,
Abstract要約: 本研究では, 組込み空間形成における書字スタイルの役割について検討した。トピックとスタイルを交互に扱う文芸コーパスを用いて、フランス語と英語の言語モデルの感度を比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
License:
Abstract: This paper analyzes how writing style affects the dispersion of embedding vectors across multiple, state-of-the-art language models. While early transformer models primarily aligned with topic modeling, this study examines the role of writing style in shaping embedding spaces. Using a literary corpus that alternates between topics and styles, we compare the sensitivity of language models across French and English. By analyzing the particular impact of style on embedding dispersion, we aim to better understand how language models process stylistic information, contributing to their overall interpretability.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の最先端言語モデルにまたがる埋め込みベクトルの分散に,書き込みスタイルがどう影響するかを解析する。初期変圧器モデルは,主にトピックモデリングに適合するが,本研究では,埋め込み空間を形成する上での書き込みスタイルの役割について検討する。トピックとスタイルを交互に扱う文芸コーパスを用いて、フランス語と英語の言語モデルの感度を比較する。組込み分散におけるスタイルの影響を分析することにより,言語モデルがスタイリスティックな情報をどのように処理するかをよりよく理解し,その全体的な解釈可能性に寄与することを目指す。

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