論文の概要: Interpreting Contrastive Embeddings in Specific Domains with Fuzzy Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12227v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 17:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:26.266649
• Title: Interpreting Contrastive Embeddings in Specific Domains with Fuzzy Rules
• Title（参考訳）: ファジィ規則を用いた特定領域におけるコントラスト埋め込みの解釈
• Authors: Javier Fumanal-Idocin, Mohammadreza Jamalifard, Javier Andreu-Perez,
• Abstract要約: ファジィルールに基づく分類システムと、標準的なテキストプロシージャ技術を用いて、CLIPモデルによって作成された空間に、関心のあるいくつかの特徴をマッピングする。 本手法を臨床報告とフィルムレビューの2つの異なるデータ領域に適用し, 個別に, 両方を考慮した結果を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3836709236378755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Free-style text is still one of the common ways in which data is registered in real environments, like legal procedures and medical records. Because of that, there have been significant efforts in the area of natural language processing to convert these texts into a structured format, which standard machine learning methods can then exploit. One of the most popular methods to embed text into a vectorial representation is the Contrastive Language-Image Pre-training model (CLIP), which was trained using both image and text. Although the representations computed by CLIP have been very successful in zero-show and few-shot learning problems, they still have problems when applied to a particular domain. In this work, we use a fuzzy rule-based classification system along with some standard text procedure techniques to map some of our features of interest to the space created by a CLIP model. Then, we discuss the rules and associations obtained and the importance of each feature considered. We apply this approach in two different data domains, clinical reports and film reviews, and compare the results obtained individually and when considering both. Finally, we discuss the limitations of this approach and how it could be further improved.
• Abstract（参考訳）: フリースタイルのテキストは、法的手続きや医療記録など、実際の環境でデータが登録される一般的な方法の1つである。 そのため、自然言語処理の分野では、これらのテキストを構造化形式に変換するための大きな努力が続けられており、標準的な機械学習手法が活用できる。 テキストをベクトル表現に埋め込む最も一般的な方法の1つは、画像とテキストの両方を用いて訓練されたContrastive Language-Image Pre-training Model (CLIP)である。 CLIPによって計算された表現は、ゼロショーと数ショットの学習問題で非常に成功したが、特定のドメインに適用した場合にはまだ問題がある。 本研究では、ファジィルールに基づく分類システムと標準的なテキストプロシージャ技術を用いて、CLIPモデルによって作成された空間に関心のある特徴の一部をマッピングする。 そこで我々は,得られたルールと関連性,および各特徴の重要性について考察した。 本手法を臨床報告とフィルムレビューの2つの異なるデータ領域に適用し, 個別に, 両方を考慮した結果を比較した。 最後に、このアプローチの限界と、さらに改善される可能性について論じる。

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