ネストされた埋め込み学習を使用したアラビア語NLPにおける意味類似性理解の向上

[takachino]

タイトル: ネストされた埋め込み学習を使用したアラビア語NLPにおける意味類似性理解の向上

リンク: https://arxiv.org/abs/2407.21139

概要:

この研究では、Matryoshka Embedding Learningを通じてアラビア語の入れ子埋め込みモデルを訓練するための革新的なフレームワークを提案し、多言語、アラビア語特有の、英語ベースのモデルを活用して、さまざまなアラビア語のNLPの下流タスクで入れ子埋め込みモデルの力を示しています。私たちの革新的な貢献には、さまざまな文の類似性データセットをアラビア語に翻訳し、これらのモデルを異なる次元で比較する包括的な評価フレームワークを可能にすることが含まれます。私たちは、アラビア語自然言語推論トリプレットデータセット上でいくつかの入れ子埋め込みモデルを訓練し、コサイン類似度、マンハッタン距離、ユークリッド距離、およびドット積類似度のPearsonおよびSpearman相関を含む複数の評価メトリクスを使用してその性能を評価しました。結果は、Matryoshka埋め込みモデルの優れた性能を示し、特にアラビア語特有の意味の微妙なニュアンスを捉える能力に優れていることを示しています。アラビア語Matryoshka埋め込みモデルは、さまざまな類似性メトリクスで伝統的なモデルを最大20-25％優越し、アラビア語の意味の微妙なニュアンスを捉える性能が顕著であることが示されました。これらの結果は、言語固有のトレーニングの効果を裏付け、Matryoshkaモデルがアラビア語のNLPのための意味のテキスト類似性タスクを向上させる可能性を示しています。

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論文要約

この研究では、アラビア語のNLP（自然言語処理）において、Matryoshka Embedding Learningを使用して入れ子埋め込みモデルを訓練する新しいフレームワークが提案されました。アラビア語独自のニュアンスを捉えるために、英語ベースのモデルを活用し、アラビア語のテキスト類似性タスクで性能を示しています。研究では、アラビア語の意味類似性を評価し、Matryoshka埋め込みモデルが従来のモデルよりも20-25％性能が向上し、アラビア語の微妙なニュアンスを捉える能力が優れていることが示されました。Matryoshkaモデルは、アラビア語のNLPの意味理解に向けて有望な手法となり得ることが示されました。