Static Word Embeddings for Sentence Semantic Representation

📄 arXiv: 2506.04624v2 📥 PDF

作者: Takashi Wada, Yuki Hirakawa, Ryotaro Shimizu, Takahiro Kawashima, Yuki Saito

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-09-30)

备注: 17 pages; accepted to the Main Conference of EMNLP 2025

💡 一句话要点

提出静态词嵌入以优化句子语义表示

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 静态词嵌入 句子语义表示 主成分分析 知识蒸馏 对比学习 自然语言处理 文本嵌入

📋 核心要点

  1. 现有的词嵌入方法在句子语义表示上存在不足，难以有效捕捉句子层面的语义信息。
  2. 本文提出的静态词嵌入方法通过主成分分析和对比学习等技术，优化了词嵌入以提升句子语义表示能力。
  3. 实验结果显示，该模型在多个单语和跨语任务上表现优异，超越了现有的静态模型和基本的句子变换器模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的静态词嵌入方法，旨在优化句子语义表示。首先，从预训练的句子变换器中提取词嵌入，并通过句子级主成分分析进行改进，随后采用知识蒸馏或对比学习。在推理阶段，通过简单地平均词嵌入来表示句子，计算成本低。我们在单语和跨语任务上评估模型，结果表明该模型在句子语义任务上显著优于现有静态模型，甚至在文本嵌入基准上超越了基本的句子变换器模型（SimCSE）。最后，通过多种分析表明，该方法成功去除了与句子语义不高度相关的词嵌入成分，并根据词对句子语义的影响调整了向量范数。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有词嵌入方法在句子语义表示上的不足，尤其是如何有效提取和优化词嵌入以增强句子层面的语义理解。现有方法往往无法充分利用句子上下文信息，导致语义表示不够准确。

核心思路：论文的核心思路是通过从预训练的句子变换器中提取词嵌入，并结合句子级主成分分析，进一步优化这些词嵌入。通过知识蒸馏或对比学习，增强词嵌入的语义表达能力，从而提高句子表示的质量。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先提取预训练的词嵌入；其次进行主成分分析以优化词嵌入；最后通过知识蒸馏或对比学习进一步提升词嵌入的效果。在推理阶段，采用简单的平均方法来表示句子，降低计算成本。

关键创新：最重要的技术创新在于通过主成分分析去除与句子语义不相关的词嵌入成分，并根据词对句子语义的影响调整向量范数。这一方法显著提升了句子语义表示的准确性和有效性。

关键设计：在参数设置上，论文详细描述了主成分分析的维度选择、损失函数的设计，以及对比学习的具体实现细节。这些设计确保了模型在不同任务上的适应性和表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的模型在句子语义任务上显著优于现有静态模型，具体表现为在文本嵌入基准上超越了基本的句子变换器模型（SimCSE），提升幅度达到未知，展示了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的文本分类、情感分析和机器翻译等任务。通过优化句子语义表示，能够提升这些任务的准确性和效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法也可能为多语言处理和跨文化交流提供支持。

📄 摘要（原文）

We propose new static word embeddings optimised for sentence semantic representation. We first extract word embeddings from a pre-trained Sentence Transformer, and improve them with sentence-level principal component analysis, followed by either knowledge distillation or contrastive learning. During inference, we represent sentences by simply averaging word embeddings, which requires little computational cost. We evaluate models on both monolingual and cross-lingual tasks and show that our model substantially outperforms existing static models on sentence semantic tasks, and even surpasses a basic Sentence Transformer model (SimCSE) on a text embedding benchmark. Lastly, we perform a variety of analyses and show that our method successfully removes word embedding components that are not highly relevant to sentence semantics, and adjusts the vector norms based on the influence of words on sentence semantics.