SBERT-IQ: 키워드 정보량을 고려한 Sentence-BERT 기반의 임베딩 모델

Q: 이 논문에서 정의한 SBERT-IQ란 무엇인가?

SBERT-IQ는 문장의 키워드 정보량을 고려하여 의미적으로 적절한 벡터를 표상할 수 있도록 학습된 Sentence-BERT 기반의 임베딩 모델이다. 기존 SBERT가 구조적 차이가 있는 문장에 대해 의미론적으로 유사한 벡터를 표상하지 못하는 문제를 개선하고자 제안되었다.

Q: SBERT-IQ 모델은 기존 SBERT 모델과 비교하여 어떤 점이 개선되었는가?

연구 결과, SBERT-IQ 모델은 키워드 정보량이 고려된 학습데이터를 통해 기존 SBERT 모델보다 의미론적으로 유의미한 벡터를 표상하도록 개선되었다. 특히 구조적으로 유사하지 않거나 축약된 문장에서도 키워드 정보량이 충분하면 높은 유사도를 산출하며, 유사도 기반 클러스터링 성능이 향상되었다.

박상민; 이재윤; 손유리; 김재은

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박상민 (솔트룩스) 이재윤 (솔트룩스) 손유리 (솔트룩스) 김재은 (솔트룩스)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,058 - 1,060 (3page)

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문장에 대한 의미를 벡터로 표상하는 문장 임베딩(Sentence Embedding)은 검색, 클러스터링, 유사도 비교 등이 필요한 자연어처리 응용 분야에 활용될 수 있다. 특히 NLI(Natural Language Inference), STS(Semantic Textual Similarity) 데이터를 통해 문장의 의미론적 정보를 잘 표상할 수 있도록 학습한 Sentence-BERT(SBERT)는 최근 문장 임베딩 모델로 많이 사용되고 있다. 그러나 SBERT는 NLI, STS 데이터에 기반한 지도학습 모델이 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001539715

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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