GATE: General Arabic Text Embedding for Enhanced Semantic Textual Similarity with Matryoshka Representation Learning and Hybrid Loss Training

📄 arXiv: 2505.24581v1 📥 PDF

作者: Omer Nacar, Anis Koubaa, Serry Sibaee, Yasser Al-Habashi, Adel Ammar, Wadii Boulila

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出GATE模型以提升阿拉伯语语义文本相似性

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

关键词: 阿拉伯语处理 语义文本相似性 深度学习 自然语言处理 模型训练 数据集构建

📋 核心要点

  1. 阿拉伯语的语义文本相似性研究受限于高质量数据集和预训练模型的缺乏，导致评估和进展受阻。
  2. 本文提出GATE模型，通过Matryoshka表示学习和混合损失训练，利用阿拉伯三元组数据集来提升语义理解能力。
  3. GATE模型在STS基准上表现优异，较大型模型提升20-25%，有效捕捉阿拉伯语的语义特征。

📝 摘要（中文）

语义文本相似性（STS）是自然语言处理中的一项关键任务，能够应用于检索、聚类和理解文本之间的语义关系。然而，由于缺乏高质量的数据集和预训练模型，阿拉伯语领域的研究仍然有限。本文提出了通用阿拉伯文本嵌入（GATE）模型，在MTEB基准上实现了STS任务的最先进性能。GATE利用Matryoshka表示学习和混合损失训练方法，结合阿拉伯三元组数据集，显著提升了模型在需要细粒度语义理解的任务中的表现。GATE在STS基准上超越了包括OpenAI在内的更大模型，性能提升达20-25%，有效捕捉了阿拉伯语的独特语义细微差别。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决阿拉伯语语义文本相似性任务中，由于缺乏高质量数据集和预训练模型而导致的研究不足问题。现有方法在阿拉伯语的语义理解上表现不佳，限制了其应用。

核心思路：GATE模型通过结合Matryoshka表示学习和混合损失训练，利用阿拉伯三元组数据集，旨在提升模型在细粒度语义理解任务中的表现。这样的设计使得模型能够更好地捕捉阿拉伯语的独特语义特征。

技术框架：GATE模型的整体架构包括数据预处理、Matryoshka表示学习模块和混合损失训练模块。数据预处理阶段负责构建阿拉伯三元组数据集，表示学习模块则通过深度学习网络提取文本的语义特征，最后通过混合损失函数进行模型训练。

关键创新：GATE模型的主要创新在于其独特的Matryoshka表示学习方法和混合损失训练策略，这与现有方法相比，能够更有效地捕捉阿拉伯语的语义细微差别，提升了模型的整体性能。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡不同任务的训练目标，同时在网络结构上进行了优化，以适应阿拉伯语的语言特性，确保模型在处理阿拉伯文本时的有效性。

📊 实验亮点

GATE模型在STS基准测试中表现出色，相较于包括OpenAI在内的更大模型，性能提升达20-25%。这一显著的提升表明GATE能够有效捕捉阿拉伯语的独特语义特征，为阿拉伯语的语义理解提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括阿拉伯语的信息检索、文本聚类和语义理解等任务。通过提升阿拉伯语的语义文本相似性，GATE模型能够为相关应用提供更准确的结果，推动阿拉伯语自然语言处理技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Semantic textual similarity (STS) is a critical task in natural language processing (NLP), enabling applications in retrieval, clustering, and understanding semantic relationships between texts. However, research in this area for the Arabic language remains limited due to the lack of high-quality datasets and pre-trained models. This scarcity of resources has restricted the accurate evaluation and advance of semantic similarity in Arabic text. This paper introduces General Arabic Text Embedding (GATE) models that achieve state-of-the-art performance on the Semantic Textual Similarity task within the MTEB benchmark. GATE leverages Matryoshka Representation Learning and a hybrid loss training approach with Arabic triplet datasets for Natural Language Inference, which are essential for enhancing model performance in tasks that demand fine-grained semantic understanding. GATE outperforms larger models, including OpenAI, with a 20-25% performance improvement on STS benchmarks, effectively capturing the unique semantic nuances of Arabic.