Semantic Distance Measurement based on Multi-Kernel Gaussian Processes

📄 arXiv: 2512.12238v1 📥 PDF

作者: Yinzhu Cheng, Haihua Xie, Yaqing Wang, Miao He, Mingming Sun

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-13

💡 一句话要点

提出基于多核高斯过程的语义距离度量方法，提升文本相似度计算精度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义距离度量 多核高斯过程 高斯过程 核方法 文本相似度 情感分类 上下文学习

📋 核心要点

  1. 传统语义距离度量方法固定，难以适应不同数据分布和任务需求。
  2. 将文本潜在语义函数建模为高斯过程，利用组合核自动学习语义距离。
  3. 在细粒度情感分类任务中验证了该语义距离度量的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于多核高斯过程(MK-GP)的语义距离度量方法。语义距离度量是计算语言学中的一个基本问题，它提供了文本片段之间相似性或相关性的定量表征，并支撑着文本检索和文本分类等任务。从数学角度来看，语义距离可以被视为定义在文本空间或从文本空间导出的表示空间上的度量。然而，大多数经典的语义距离方法本质上是固定的，使得它们难以适应特定的数据分布和任务需求。本文将与文本相关的潜在语义函数建模为高斯过程，其协方差函数由结合了Matérn和多项式分量的组合核给出。核参数在监督下从数据中自动学习，而不是手工设计。该语义距离在上下文学习(ICL)设置下的大型语言模型中，被实例化并评估于细粒度情感分类任务。实验结果表明了所提出度量的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语义距离度量问题，即如何定量地衡量文本片段之间的语义相似度或相关性。现有方法，如基于词向量的距离计算，通常采用固定的度量方式，无法根据具体的数据分布和任务进行调整，导致在复杂语义场景下表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将文本的潜在语义表示建模为一个高斯过程。高斯过程能够提供一种概率化的方式来表示函数空间，并允许通过核函数来定义函数之间的相似性。通过学习合适的核函数，可以自适应地捕捉文本之间的复杂语义关系。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 将文本表示为向量形式（可以使用预训练的词向量或句子向量）；2) 定义一个组合核函数，该核函数由Matérn核和多项式核组成，Matérn核用于捕捉局部相似性，多项式核用于捕捉全局相似性；3) 使用高斯过程对文本的潜在语义函数进行建模，其中核函数作为高斯过程的协方差函数；4) 通过监督学习的方式，从数据中学习核函数的参数，例如Matérn核的尺度参数和多项式核的阶数；5) 使用学习到的高斯过程来计算文本之间的语义距离。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于使用多核高斯过程来建模语义距离。与传统的固定距离度量方法相比，该方法能够自适应地学习文本之间的语义关系，从而更准确地衡量文本的相似度。此外，使用组合核函数能够同时捕捉局部和全局的语义信息，进一步提升了模型的性能。

关键设计：关键设计包括：1) 组合核函数的选择，Matérn核和多项式核的权重需要通过实验进行调整；2) 核函数参数的学习，可以使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，例如交叉熵损失或hinge loss；3) 高斯过程的推断，可以使用高斯过程回归来预测文本的潜在语义表示，并使用预测结果来计算语义距离。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在细粒度情感分类任务中表现出色。通过与传统方法进行比较，该方法能够显著提升分类精度。具体而言，在上下文学习(ICL)设置下的大型语言模型中，该方法能够有效地利用上下文信息，从而更准确地判断文本的情感倾向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种自然语言处理任务，如文本检索、文本分类、问答系统、机器翻译等。通过更准确地衡量文本之间的语义相似度，可以提升这些任务的性能。例如，在文本检索中，可以检索到与查询语句语义更相关的文档；在文本分类中，可以更准确地将文本划分到不同的类别。

📄 摘要（原文）

Semantic distance measurement is a fundamental problem in computational linguistics, providing a quantitative characterization of similarity or relatedness between text segments, and underpinning tasks such as text retrieval and text classification. From a mathematical perspective, a semantic distance can be viewed as a metric defined on a space of texts or on a representation space derived from them. However, most classical semantic distance methods are essentially fixed, making them difficult to adapt to specific data distributions and task requirements. In this paper, a semantic distance measure based on multi-kernel Gaussian processes (MK-GP) was proposed. The latent semantic function associated with texts was modeled as a Gaussian process, with its covariance function given by a combined kernel combining Matérn and polynomial components. The kernel parameters were learned automatically from data under supervision, rather than being hand-crafted. This semantic distance was instantiated and evaluated in the context of fine-grained sentiment classification with large language models under an in-context learning (ICL) setup. The experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed measure.