利用無限詞典詞條向量空間投射定義句子以改善語言模型的句子嵌入

核心概念

本文提出了一種顯著改進先前工作DefSent的方法,通過將定義句子投射到無限詞典詞條的準等向或等向量空間中,可以獲得顯著更好質量的句子嵌入。

摘要

本文提出了一種名為DefSent+的方法,以改善先前工作DefSent的局限性。DefSent試圖通過將定義句子投射到詞典詞條的向量空間來改善語言模型的句子嵌入。但作者發現,由於使用語言模型的詞嵌入來表示詞典詞條存在方法論上的限制,導致了兩個問題:

詞典詞條受限於單詞詞彙,無法充分利用。
語言模型的語義表示是各向異性的,但在DefSent中不允許對詞嵌入進行預處理,因為其權重在訓練期間被凍結並綁定到預測層。

為了解決這些問題,本文提出了一種漸進式獨立訓練(PST)的新方法,可以逐步將各向異性的詞條向量空間轉變為準等向或等向量空間。這樣,定義句子就可以投射到一個質量更好的向量空間中,從而獲得顯著更好的句子嵌入。
實驗結果表明,與DefSent相比,DefSent+在語義相似性任務上有顯著提升。此外,當DefSent+用於進一步訓練數據增強模型時,在不使用手工標注數據集的情況下,也可以實現最先進的性能。DefSent+在特徵遷移能力方面也很有競爭力。

統計資料

詞典資源中共有150,518個詞條,最大長度為138個標記(中位數12個)。
詞典資源中共有331,472個定義句。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

DefSent+: Improving sentence embeddings of language models by projecting definition sentences into a quasi-isotropic or isotropic vector space of unlimited dictionary entries

by Xiaodong Liu 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.16153.pdf

深入探究

除了投射定義句子,是否還有其他方法可以進一步改善句子嵌入的質量?

除了投射定義句子的方法，還有多種策略可以進一步改善句子嵌入的質量。首先，增強學習（Augmented Learning）技術可以通過生成正負樣本來提升模型的表現。例如，使用對比學習（Contrastive Learning）來生成相似和不相似的句子對，這樣可以幫助模型更好地學習句子之間的語義差異。其次，自監督學習（Self-Supervised Learning）方法，如使用預訓練的語言模型進行微調，能夠在無需大量標註數據的情況下，提升句子嵌入的質量。此外，多任務學習（Multi-task Learning）也能夠通過同時訓練多個相關任務來增強模型的泛化能力，進而改善句子嵌入的效果。最後，模型架構的改進，例如使用更先進的變壓器架構（Transformer Architecture）或引入注意力機制（Attention Mechanism），也能顯著提升句子嵌入的質量。

詞條向量空間的幾何特性對於其他自然語言處理任務(如機器翻譯、問答系統等)是否也有重要影響?

詞條向量空間的幾何特性對於各種自然語言處理任務，包括機器翻譯和問答系統，確實具有重要影響。首先，在機器翻譯中，詞條的幾何分佈會影響翻譯的準確性和流暢性。若詞條向量空間呈現出良好的等距性（Isotropy），則可以更好地捕捉語言之間的語義相似性，從而提高翻譯質量。其次，在問答系統中，詞條的幾何特性影響到問題和答案之間的相似度計算。若向量空間的分佈不均勻，可能導致模型在檢索相關答案時出現偏差，從而影響最終的回答準確性。因此，優化詞條向量的幾何特性不僅能提升句子嵌入的質量，還能在更廣泛的自然語言處理任務中發揮關鍵作用。

如何將DefSent+的方法擴展到多語言環境,以支持跨語言的句子相似性計算?

要將DefSent+的方法擴展到多語言環境，以支持跨語言的句子相似性計算，可以考慮以下幾個步驟。首先，多語言詞典的構建是關鍵，需確保能夠涵蓋多種語言的定義句子，並將其映射到統一的向量空間中。其次，利用跨語言嵌入技術（Cross-lingual Embedding Techniques），如MUSE或XLM-R，將不同語言的句子嵌入到同一向量空間中，這樣可以促進不同語言之間的語義對齊。第三，語言間的對應關係可以通過對比學習進行強化，生成多語言的正負樣本，以提升模型的跨語言學習能力。最後，進行多語言微調，在多語言數據集上進行訓練，以進一步提高模型在不同語言間的句子相似性計算能力。這些步驟將有助於DefSent+在多語言環境中的有效應用。