Enhancing Embedding Performance through Large Language Model-based Text Enrichment and Rewriting

📄 arXiv: 2404.12283v1 📥 PDF

作者: Nicholas Harris, Anand Butani, Syed Hashmy

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-18

💡 一句话要点

通过大语言模型文本增强与重写提升嵌入性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 嵌入模型 自然语言处理 大型语言模型 文本增强 性能提升 领域特征 ChatGPT

📋 核心要点

  1. 现有嵌入模型在词汇、上下文和语法准确性方面存在局限，影响了自然语言处理任务的效果。
  2. 本文提出利用大型语言模型对输入文本进行增强和重写，以改善嵌入模型的性能和准确性。
  3. 实验结果显示，在TwitterSemEval 2015数据集上，提出的方法显著提升了嵌入模型的表现，最佳得分达到85.34。

📝 摘要（中文）

嵌入模型在自然语言处理任务中至关重要，但常受到词汇有限、缺乏上下文和语法错误等因素的限制。本文提出了一种新方法，通过利用大型语言模型（LLMs）在嵌入过程前对输入文本进行增强和重写，以提高嵌入性能。利用ChatGPT 3.5提供额外上下文、纠正不准确性并整合元数据，旨在增强嵌入模型的实用性和准确性。通过在三个数据集（Banking77Classification、TwitterSemEval 2015和Amazon Counter-factual Classification）上的评估，结果显示在TwitterSemEval 2015数据集上相较于基线模型有显著提升，最佳提示得分为85.34，超越了之前的81.52。然而，在其他两个数据集上的表现较为一般，强调了考虑领域特征的重要性。研究结果表明，基于LLM的文本增强在特定领域提升嵌入性能方面展现出良好前景。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决嵌入模型在自然语言处理中的性能不足，尤其是词汇有限、缺乏上下文和语法错误等问题，这些因素限制了模型的有效性和准确性。

核心思路：通过利用大型语言模型（如ChatGPT 3.5）对输入文本进行增强和重写，提供额外的上下文信息、纠正不准确的内容，并整合相关元数据，从而提升嵌入模型的表现。

技术框架：整体流程包括文本输入、通过LLM进行增强与重写、生成增强文本、然后将增强文本输入嵌入模型进行处理。主要模块包括文本预处理、LLM调用和嵌入生成。

关键创新：本研究的创新点在于将大型语言模型应用于文本增强和重写，显著提升了嵌入模型的性能，尤其是在特定领域的应用中，与传统方法相比具有更高的准确性和实用性。

关键设计：在技术细节上，设置了适当的提示以引导LLM生成高质量的增强文本，选择了合适的损失函数以优化嵌入模型的训练过程，并在不同数据集上进行了参数调优以获得最佳效果。

📊 实验亮点

在实验中，提出的方法在TwitterSemEval 2015数据集上显著提升了嵌入模型的表现，最佳得分为85.34，相较于基线模型的81.52提升了近4.82分，显示出LLM文本增强的有效性。然而，在其他两个数据集上的表现相对较弱，提示了领域特征的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融、社交媒体分析和电子商务等自然语言处理任务。通过提升嵌入模型的性能，可以在情感分析、文本分类和信息检索等场景中实现更高的准确性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Embedding models are crucial for various natural language processing tasks but can be limited by factors such as limited vocabulary, lack of context, and grammatical errors. This paper proposes a novel approach to improve embedding performance by leveraging large language models (LLMs) to enrich and rewrite input text before the embedding process. By utilizing ChatGPT 3.5 to provide additional context, correct inaccuracies, and incorporate metadata, the proposed method aims to enhance the utility and accuracy of embedding models. The effectiveness of this approach is evaluated on three datasets: Banking77Classification, TwitterSemEval 2015, and Amazon Counter-factual Classification. Results demonstrate significant improvements over the baseline model on the TwitterSemEval 2015 dataset, with the best-performing prompt achieving a score of 85.34 compared to the previous best of 81.52 on the Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) Leaderboard. However, performance on the other two datasets was less impressive, highlighting the importance of considering domain-specific characteristics. The findings suggest that LLM-based text enrichment has shown promising results to improve embedding performance, particularly in certain domains. Hence, numerous limitations in the process of embedding can be avoided.