本論文では、自己教師学習を用いて既存の埋め込みを改善する新しい手法「SIMSKIP」を提案している。従来の自己教師学習手法は入力データの変換を用いていたが、SIMSKIP は既存の埋め込みを入力として使用し、スキップ接続を用いて埋め込み空間を改善する。
理論的な分析から、SIMSKIP を適用しても下流タスクのエラー上限は悪化しないことが示されている。また、様々なデータセットと下流タスクを用いた実験結果から、SIMSKIP が既存の埋め込みを改善し、下流タスクの性能を向上させることが確認された。
具体的には以下のような流れで論文が構成されている:
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