句子变换器能否从通用文本中学习准地理概念？
计算与语言
2026-05-07 v1 机器学习
摘要
句子变换器是为执行语义搜索而设计的语言模型。本研究探讨了句子变换器的能力，这些模型在针对一般问答数据集进行微调以进行非对称语义搜索时，能否将描述英国各地人类生成路线的描述与常用于描述徒步经验的查询关联起来。我们发现，句子变换器在零样本条件下理解准地理概念（如路线类型和难度）具有一定能力，表明其对路线推荐系统具有潜在实用性。
引用
@article{arxiv.2404.04169,
title = {Do Sentence Transformers Learn Quasi-Geospatial Concepts from General Text?},
author = {Ilya Ilyankou and Aldo Lipani and Stefano Cavazzi and Xiaowei Gao and James Haworth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.04169},
year = {2026}
}
备注
Presented at the Second International Workshop on Geographic Information Extraction from Texts at ECIR 2024 (https://geo-ext.github.io/GeoExT2024/program/)