ConCSE: Unified Contrastive Learning and Augmentation for Code-Switched Embeddings

📄 arXiv: 2409.00120v2 📥 PDF

作者: Jangyeong Jeon, Sangyeon Cho, Minuk Ma, Junyoung Kim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-12-20)

备注: Accepted for oral presentation at ICPR 2024

💡 一句话要点

提出ConCSE，统一对比学习与增强，提升英韩代码混合嵌入表示。

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

关键词: 代码混合 对比学习 数据增强 句子嵌入 自然语言推理

📋 核心要点

  1. 现有等价约束理论难以完全捕捉英韩代码混合的复杂性，阻碍了相关研究的进展。
  2. ConCSE通过统一对比学习和数据增强，学习代码混合语句的语义表示，提升模型对代码混合场景的理解。
  3. 实验表明，ConCSE在Koglish-STS任务上取得了显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了代码混合（CS）现象，即两种语言在单个语句中交织。特别关注英语和韩语之间的CS。我们强调，当前针对其他语言的CS的等价约束（EC）理论可能只能部分捕捉英韩CS的复杂性，因为这两种语言之间存在内在的语法差异。为此，我们构建了一个名为Koglish的新数据集，专门用于英韩CS场景，以缓解这些挑战。首先，我们构建了Koglish-GLUE数据集，以展示CS数据集在各种任务中的重要性和必要性。我们发现，不同的基础多语言语言模型在单语和CS数据集上训练时，结果存在差异。受此启发，我们假设在单语句子嵌入方面表现出色的SimCSE在CS场景中存在局限性。我们使用基于CS增强的方法构建了一个新的Koglish-NLI（自然语言推理）数据集来验证这一点。基于这个CS增强的Koglish-NLI数据集，我们提出了一种统一的对比学习和增强方法ConCSE，用于代码混合嵌入，突出了CS句子的语义。实验结果验证了所提出的ConCSE，在Koglish-STS（语义文本相似度）任务上的平均性能提升为1.77%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决英韩代码混合场景下，现有句子嵌入模型（如SimCSE）性能不足的问题。现有方法主要针对单语数据设计，难以有效捕捉代码混合语句的复杂语义关系，导致在代码混合数据集上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是结合对比学习和数据增强，构建更鲁棒的代码混合句子嵌入。通过对比学习，模型能够区分语义相似和不同的代码混合句子；通过数据增强，模型可以学习到更多样化的代码混合表达，从而提升泛化能力。

技术框架：ConCSE的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用代码混合数据增强方法生成新的训练样本；2) 使用对比学习目标函数，训练模型区分正例（语义相似的句子）和负例（语义不同的句子）；3) 使用增强后的数据集和对比学习目标函数，联合优化模型参数。

关键创新：ConCSE的关键创新在于统一了对比学习和数据增强，并将其应用于代码混合句子嵌入任务。传统方法通常独立地使用对比学习或数据增强，而ConCSE将两者结合，充分利用了代码混合数据的特点，从而取得了更好的性能。

关键设计：论文使用了基于回译的代码混合数据增强方法，生成更多样化的训练样本。对比学习目标函数采用了InfoNCE损失，鼓励模型学习到更具区分性的句子嵌入。具体的网络结构使用了预训练的Transformer模型，并在其基础上进行了微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConCSE在Koglish-STS任务上取得了显著的性能提升，平均提升幅度为1.77%。这表明ConCSE能够有效学习代码混合语句的语义表示，并优于现有的句子嵌入方法。此外，论文还构建了Koglish-GLUE和Koglish-NLI数据集，为代码混合研究提供了新的资源。

🎯 应用场景

ConCSE具有广泛的应用前景，例如代码混合机器翻译、跨语言信息检索、多语言对话系统等。通过提升代码混合场景下的句子嵌入质量，可以提高这些应用的性能和用户体验。此外，该研究也为其他语言的代码混合研究提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

This paper examines the Code-Switching (CS) phenomenon where two languages intertwine within a single utterance. There exists a noticeable need for research on the CS between English and Korean. We highlight that the current Equivalence Constraint (EC) theory for CS in other languages may only partially capture English-Korean CS complexities due to the intrinsic grammatical differences between the languages. We introduce a novel Koglish dataset tailored for English-Korean CS scenarios to mitigate such challenges. First, we constructed the Koglish-GLUE dataset to demonstrate the importance and need for CS datasets in various tasks. We found the differential outcomes of various foundation multilingual language models when trained on a monolingual versus a CS dataset. Motivated by this, we hypothesized that SimCSE, which has shown strengths in monolingual sentence embedding, would have limitations in CS scenarios. We construct a novel Koglish-NLI (Natural Language Inference) dataset using a CS augmentation-based approach to verify this. From this CS-augmented dataset Koglish-NLI, we propose a unified contrastive learning and augmentation method for code-switched embeddings, ConCSE, highlighting the semantics of CS sentences. Experimental results validate the proposed ConCSE with an average performance enhancement of 1.77\% on the Koglish-STS(Semantic Textual Similarity) tasks.