Domain Adaptation for Japanese Sentence Embeddings with Contrastive Learning based on Synthetic Sentence Generation

📄 arXiv: 2503.09094v1 📥 PDF

作者: Zihao Chen, Hisashi Handa, Miho Ohsaki, Kimiaki Shirahama

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-12

备注: 39 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SDJC，利用对比学习和合成数据进行日语句子嵌入的领域自适应

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

关键词: 领域自适应 句子嵌入 对比学习 数据生成 日语自然语言处理

📋 核心要点

  1. 日语等低资源语言的领域自适应面临标注数据稀缺的挑战，影响了句子嵌入的质量。
  2. SDJC利用数据生成器生成句法结构相似但语义不同的合成数据，增强对比学习，提升领域适应性。
  3. 构建了综合性的日语STS基准数据集，并通过实验验证了SDJC的有效性和数据集的实用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SDJC（Self-supervised Domain adaptation for Japanese sentence embeddings with Contrastive learning）的自监督领域自适应方法，用于提升日语句子嵌入的质量。针对日语等低资源语言领域自适应面临的大规模标注数据集稀缺问题，SDJC利用数据生成器生成与特定领域语料库中句子具有相同句法结构但语义不同的句子。这些生成的句子被用于增强对比学习，从而使backbone模型能够准确区分特定领域的句子。此外，论文还构建了一个综合性的日语STS（Semantic Textual Similarity）基准数据集，该数据集结合了机器翻译的英语数据集和现有数据集。实验结果验证了SDJC在两个领域特定的下游任务上的有效性，以及所构建数据集的实用性。数据集、代码和经过SDJC自适应的backbone模型已在GitHub仓库中公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决日语句子嵌入的领域自适应问题。现有的领域自适应方法在日语等低资源语言上表现不佳，主要原因是缺乏大规模的标注数据集，难以训练出鲁棒的领域特定句子嵌入模型。

核心思路：论文的核心思路是利用数据生成技术，在特定领域内生成与真实句子具有相似句法结构但语义不同的合成句子。这些合成句子可以作为负样本，用于增强对比学习，从而使模型能够更好地区分领域内的句子，提升句子嵌入的质量。

技术框架：SDJC包含以下主要模块：1) 数据生成器：用于生成与目标领域句子具有相同句法结构但语义不同的合成句子。2) Backbone模型：一个预训练的句子嵌入模型，例如BERT或RoBERTa。3) 对比学习模块：利用生成的合成句子和目标领域的真实句子，通过对比学习的方式对Backbone模型进行领域自适应。整体流程是先使用数据生成器生成合成数据，然后将合成数据和真实数据输入到Backbone模型中，最后通过对比学习模块优化模型参数。

关键创新：SDJC的关键创新在于利用数据生成技术来缓解低资源语言领域自适应中的数据稀缺问题。通过生成与真实句子具有相似句法结构但语义不同的合成句子，可以有效地增强对比学习，提升模型在特定领域的区分能力。这种方法不需要人工标注数据，可以降低领域自适应的成本。

关键设计：数据生成器的具体实现方式未知，但其目标是生成与目标领域句子具有相同句法结构但语义不同的句子。对比学习模块使用了InfoNCE损失函数，用于最大化真实句子之间的相似度，同时最小化真实句子与合成句子之间的相似度。Backbone模型的选择和训练策略也可能影响最终的性能，但论文中没有详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SDJC在两个领域特定的下游任务上取得了显著的性能提升。此外，论文构建的日语STS基准数据集也被证明是有用的，可以作为评估日语句子嵌入模型性能的标准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种日语自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、信息检索和机器翻译等。通过提升日语句子嵌入的质量，可以提高这些任务的性能。此外，该方法还可以推广到其他低资源语言的领域自适应任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Several backbone models pre-trained on general domain datasets can encode a sentence into a widely useful embedding. Such sentence embeddings can be further enhanced by domain adaptation that adapts a backbone model to a specific domain. However, domain adaptation for low-resource languages like Japanese is often difficult due to the scarcity of large-scale labeled datasets. To overcome this, this paper introduces SDJC (Self-supervised Domain adaptation for Japanese sentence embeddings with Contrastive learning) that utilizes a data generator to generate sentences, which have the same syntactic structure to a sentence in an unlabeled specific domain corpus but convey different semantic meanings. Generated sentences are then used to boost contrastive learning that adapts a backbone model to accurately discriminate sentences in the specific domain. In addition, the components of SDJC like a backbone model and a method to adapt it need to be carefully selected, but no benchmark dataset is available for Japanese. Thus, a comprehensive Japanese STS (Semantic Textual Similarity) benchmark dataset is constructed by combining datasets machine-translated from English with existing datasets. The experimental results validates the effectiveness of SDJC on two domain-specific downstream tasks as well as the usefulness of the constructed dataset. Datasets, codes and backbone models adapted by SDJC are available on our github repository https://github.com/ccilab-doshisha/SDJC.