Refining Sentence Embedding Model through Ranking Sentences Generation with Large Language Models

📄 arXiv: 2502.13656v2 📥 PDF

作者: Liyang He, Chenglong Liu, Rui Li, Zhenya Huang, Shulan Ruan, Jun Zhou, Enhong Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-06-04)

💡 一句话要点

提出基于大语言模型排序生成句子的句子嵌入模型优化方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 句子嵌入 对比学习 大语言模型 排序学习 语义表示

📋 核心要点

  1. 现有句子嵌入模型依赖人工标注数据，扩展性受限，且忽略了句子间细粒度的排序信息。
  2. 提出一种控制大语言模型在潜在空间生成方向的方法，确保生成句子具有有意义的语义差异和排序关系。
  3. 实验表明，该方法在多个基准测试上取得了新的SOTA性能，且排序句子合成的成本适中。

📝 摘要（中文）

句子嵌入对于许多自然语言处理任务至关重要，对比学习方法利用NLI等标注数据集取得了强大的性能。然而，对人工标注的依赖限制了可扩展性。最近的研究利用大型语言模型（LLMs）生成句子对，减少了对标注的依赖。但是，它们忽略了对于细粒度语义区分至关重要的排序信息。为了解决这个挑战，我们提出了一种在潜在空间中控制LLM生成方向的方法。与无约束生成不同，受控方法确保了有意义的语义差异。然后，我们通过整合排序信息和语义信息来优化现有的句子嵌入模型。在多个基准测试上的实验表明，我们的方法以适度的排序句子合成成本实现了新的SOTA性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有句子嵌入模型依赖于人工标注的NLI数据集，这限制了模型的可扩展性。虽然利用大语言模型生成句子对可以减少对人工标注的依赖，但现有方法忽略了句子之间重要的排序信息，无法进行细粒度的语义区分。因此，如何利用大语言模型生成带有排序信息的句子对，并将其用于优化句子嵌入模型，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是控制大语言模型在潜在空间中的生成方向，使其生成的句子对不仅具有语义相关性，还包含明确的排序关系。通过这种受控生成，可以获得更具信息量的训练数据，从而提升句子嵌入模型的性能。这样设计的目的是为了弥补现有方法忽略排序信息的不足，并提高模型对细粒度语义差异的捕捉能力。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 受控排序句子生成：利用大语言模型，在潜在空间中控制生成方向，生成具有排序关系的句子对。2) 句子嵌入模型优化：将生成的句子对及其排序信息整合到损失函数中，优化现有的句子嵌入模型。整体流程是先利用大语言模型生成训练数据，然后利用这些数据训练句子嵌入模型。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了控制大语言模型生成方向的机制，使得生成的句子对包含明确的排序信息。与现有方法中无约束的句子生成方式不同，该方法能够确保生成的句子对具有有意义的语义差异和排序关系，从而为句子嵌入模型的训练提供更有效的信息。

关键设计：在受控排序句子生成阶段，论文可能使用了特定的prompt工程技术来引导LLM生成具有特定语义和排序关系的句子。损失函数的设计可能包含排序损失（ranking loss），以确保模型能够学习到句子之间的排序关系。具体的参数设置和网络结构细节未知，需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在多个基准测试上取得了新的SOTA性能，表明了其有效性。通过控制大语言模型的生成方向，可以生成包含排序信息的句子对，从而提升句子嵌入模型的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，需要参考论文原文。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要句子嵌入技术的自然语言处理任务中，例如文本相似度计算、信息检索、文本聚类、语义搜索等。通过提升句子嵌入模型的性能，可以提高这些应用的效果和准确性。此外，该方法还可以应用于其他需要生成排序数据的场景，例如推荐系统、问答系统等。

📄 摘要（原文）

Sentence embedding is essential for many NLP tasks, with contrastive learning methods achieving strong performance using annotated datasets like NLI. Yet, the reliance on manual labels limits scalability. Recent studies leverage large language models (LLMs) to generate sentence pairs, reducing annotation dependency. However, they overlook ranking information crucial for fine-grained semantic distinctions. To tackle this challenge, we propose a method for controlling the generation direction of LLMs in the latent space. Unlike unconstrained generation, the controlled approach ensures meaningful semantic divergence. Then, we refine exist sentence embedding model by integrating ranking information and semantic information. Experiments on multiple benchmarks demonstrate that our method achieves new SOTA performance with a modest cost in ranking sentence synthesis.