論文の概要: Learning Robust Negation Text Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12782v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 04:48:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.343793
• Title: Learning Robust Negation Text Representations
• Title（参考訳）: ロバスト否定テキスト表現の学習
• Authors: Thinh Hung Truong, Karin Verspoor, Trevor Cohn, Timothy Baldwin,
• Abstract要約: 本稿では,テキストエンコーダの否定とヘッジを多種多様なパターンを用いて改善する戦略を提案する。 我々は,一般的なベンチマーク上での競合性能を維持しつつ,否定理解能力の大幅な向上を観察する。 提案手法は LLM に適用可能であり, ネゲーションベンチマークの性能向上に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.23044940174016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite rapid adoption of autoregressive large language models, smaller text encoders still play an important role in text understanding tasks that require rich contextualized representations. Negation is an important semantic function that is still not properly captured by such methods, affecting many downstream applications relying on text embeddings. We propose a strategy to improve negation robustness of text encoders, by distilling data from large language models using diverse patterns of negation and hedging. We adopt a standard contrastive learning strategy to finetune a strong BERT-based model, and observe large improvement in negation understanding capabilities while maintaining competitive performance on general benchmarks. In addition, we also show that our method can be adapted to LLMs, leading to improved performance on negation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰的な大規模言語モデルが急速に採用されているにもかかわらず、より小さなテキストエンコーダは、リッチな文脈化表現を必要とするテキスト理解タスクにおいて重要な役割を担っている。 ネゲーションは重要なセマンティック関数であり、そのような方法では正しく捉えられず、テキストの埋め込みに依存する多くのダウンストリームアプリケーションに影響を与える。 本研究では,テキストエンコーダの否定ロバスト性を改善するために,多種多様な否定パターンとヘッジパターンを用いて,大規模言語モデルからデータを抽出する手法を提案する。 我々は,強いBERTベースのモデルを微調整する標準的なコントラスト学習戦略を採用し,一般的なベンチマーク上での競争性能を維持しつつ,否定理解能力の大幅な向上を観察する。 さらに,本手法がLLMに適用可能であることも示し,否定ベンチマークの性能向上につながった。

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