論文の概要: SemCSE: Semantic Contrastive Sentence Embeddings Using LLM-Generated Summaries For Scientific Abstracts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13105v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 13:19:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.509847
• Title: SemCSE: Semantic Contrastive Sentence Embeddings Using LLM-Generated Summaries For Scientific Abstracts
• Title（参考訳）: SemCSE:科学的な要約のためのLCMを用いた意味的コントラスト文埋め込み
• Authors: Marc Brinner, Sina Zarriess,
• Abstract要約: SemCSEは、科学テキストのセマンティック埋め込みを学習するための教師なしの方法である。 我々はSciRepEvalベンチマークを用いて,SemCSEの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SemCSE, an unsupervised method for learning semantic embeddings of scientific texts. Building on recent advances in contrastive learning for text embeddings, our approach leverages LLM-generated summaries of scientific abstracts to train a model that positions semantically related summaries closer together in the embedding space. This resulting objective ensures that the model captures the true semantic content of a text, in contrast to traditional citation-based approaches that do not necessarily reflect semantic similarity. To validate this, we propose a novel benchmark designed to assess a model's ability to understand and encode the semantic content of scientific texts, demonstrating that our method enforces a stronger semantic separation within the embedding space. Additionally, we evaluate SemCSE on the comprehensive SciRepEval benchmark for scientific text embeddings, where it achieves state-of-the-art performance among models of its size, thus highlighting the benefits of a semantically focused training approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,科学テキストのセマンティック埋め込みを学習するための教師なし手法であるSemCSEを紹介する。 テキスト埋め込みのコントラスト学習の最近の進歩を基盤として,LLMが生成した科学的な抽象概念の要約を利用して,埋め込み空間において意味論的に関連する要約を密接な位置に配置するモデルを訓練する。 この結果の目的は、必ずしも意味的類似性を反映しない従来の引用に基づくアプローチとは対照的に、モデルがテキストの真の意味的内容をキャプチャすることを保証する。 これを検証するために,本手法が埋め込み空間内でより強力な意味的分離を強制することを示すために,科学的テキストの意味的内容を理解し,エンコードするモデルの能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。 さらに,SciRepEvalベンチマークを用いてSemCSEの評価を行い,SciRepEvalのモデル間での最先端性能を実現し,セマンティックに焦点を絞ったトレーニング手法の利点を浮き彫りにした。

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