論文の概要: Sentence Smith: Formally Controllable Text Transformation and its Application to Evaluation of Text Embedding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14734v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 09:15:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 11:59:10.915534
• Title: Sentence Smith: Formally Controllable Text Transformation and its Application to Evaluation of Text Embedding Models
• Title（参考訳）: Sentence Smith:形式的に制御可能なテキスト変換とそのテキスト埋め込みモデル評価への応用
• Authors: Hongji Li, Andrianos Michail, Reto Gubelmann, Simon Clematide, Juri Opitz,
• Abstract要約: 本稿では,テキストの意味の制御と特定の操作を可能にするSentence Smithフレームワークを提案する。 文をセマンティックグラフにパースし、人間の設計したセマンティックな操作ルールを適用し、操作されたグラフからテキストを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.26814217313749
• License:
• Abstract: We propose the Sentence Smith framework that enables controlled and specified manipulation of text meaning. It consists of three main steps: 1. Parsing a sentence into a semantic graph, 2. Applying human-designed semantic manipulation rules, and 3. Generating text from the manipulated graph. A final filtering step (4.) ensures the validity of the applied transformation. To demonstrate the utility of Sentence Smith in an application study, we use it to generate hard negative pairs that challenge text embedding models. Since the controllable generation makes it possible to clearly isolate different types of semantic shifts, we can gain deeper insights into the specific strengths and weaknesses of widely used text embedding models, also addressing an issue in current benchmarking where linguistic phenomena remain opaque. Human validation confirms that the generations produced by Sentence Smith are highly accurate.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキストの意味の制御と特定の操作を可能にするSentence Smithフレームワークを提案する。 主なステップは3つある。 1.文を意味グラフにパースする 2.人間設計のセマンティックな操作規則の適用、及び 3. 操作されたグラフからテキストを生成する。 最終フィルタリングステップ(4.)は、適用された変換の有効性を保証する。 アプリケーションスタディにおいて、Sentence Smithの実用性を実証するために、テキスト埋め込みモデルに挑戦する厳しい負のペアを生成するためにそれを使用します。 制御可能な世代は、異なるタイプのセマンティックシフトを明確に分離できるようにするため、広く使用されているテキスト埋め込みモデルの強度と弱点についてより深い洞察を得ることができ、また、言語現象が不透明なままである現在のベンチマークにおける問題にも対処できる。 人間の検証により、センテンス・スミスが生成した世代は極めて正確であることが確認される。

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