論文の概要: Refining Sentence Embedding Model through Ranking Sentences Generation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13656v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 12:07:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:12.965430
• Title: Refining Sentence Embedding Model through Ranking Sentences Generation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたランキング文生成による文埋め込みモデルの改良
• Authors: Liyang He, Chenglong Liu, Rui Li, Zhenya Huang, Shulan Ruan, Jun Zhou, Enhong Chen,
• Abstract要約: 多くのNLPタスクには文の埋め込みが不可欠であり、NLIのようなデータセットを使用して強いパフォーマンスを達成する対照的な学習方法がある。 近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)を利用して文ペアを生成し、アノテーション依存を減らしている。 本稿では,潜在空間におけるLLMの生成方向を制御する手法を提案する。 複数のベンチマークによる実験により,本手法は文合成に要するコストを最小限に抑えつつ,新たなSOTA性能を実現することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.00178316095646
• License:
• Abstract: Sentence embedding is essential for many NLP tasks, with contrastive learning methods achieving strong performance using annotated datasets like NLI. Yet, the reliance on manual labels limits scalability. Recent studies leverage large language models (LLMs) to generate sentence pairs, reducing annotation dependency. However, they overlook ranking information crucial for fine-grained semantic distinctions. To tackle this challenge, we propose a method for controlling the generation direction of LLMs in the latent space. Unlike unconstrained generation, the controlled approach ensures meaningful semantic divergence. Then, we refine exist sentence embedding model by integrating ranking information and semantic information. Experiments on multiple benchmarks demonstrate that our method achieves new SOTA performance with a modest cost in ranking sentence synthesis.
• Abstract（参考訳）: 多くのNLPタスクには文の埋め込みが不可欠であり、NLIのような注釈付きデータセットを使用して強いパフォーマンスを達成する対照的な学習手法がある。 しかし、手動ラベルへの依存はスケーラビリティを制限する。 近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)を利用して文ペアを生成し、アノテーション依存を減らしている。 しかし、細粒度のセマンティックな区別に欠かせないランキング情報を見落としている。 この課題に対処するために,潜在空間におけるLLMの生成方向を制御する手法を提案する。 制約のない生成とは異なり、制御されたアプローチは意味のある意味的発散を保証する。 そして、ランキング情報と意味情報を統合することによって、既存の文埋め込みモデルを洗練する。 複数のベンチマークによる実験により,本手法は文合成に要するコストを最小限に抑えつつ,新たなSOTA性能を実現することを示した。

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