セマンティック埋め込み
要約済み 1
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arxiv-cs-ai 2日前 2埋め込みと対数確率でテキストを定量シグナルに変換する新手法Text-as-Signal: Quantitative Semantic Scoring with Embeddings, Logprobs, and Noise Reduction
テキストコーパスを定量的な意味シグナルへ変換する実用パイプラインが提案された。 Qwen埋め込み・対数確率スコアリング・UMAPを組み合わせた3段階処理を実装、約1.2万件のAIニュースで検証。 コーパス監視や情報分析の自動化に活用できる手法として開発者・研究者に注目される。
解説 本論文は、大規模テキストコーパスを数値的な意味シグナルに変換するエンドツーエンドのパイプラインを提案する。処理は主に3つの要素で構成される。第1に、Qwen埋め込みモデルを用いた文書全体のベクトル表現化。第2に、「位置辞書（positional dictionary）」と呼ぶ設定可能な意味次元（今回は6次元）に基づき、LLMの対数確率（logprob）出力から直接スコアを算出するスコアリング手法。第3に、UMAPによる低次元多様体への射影と3段階の異常検知による外れ値除去。これにより、個々の文書レベルの意味的位置づけと、コーパス全体の集約プロファイルによる特性把握が可能になる。GPT-4oやClaudeといった既存モデルとの直接比較はなく、あくまでQwenモデルを活用したドメイン特化のエンジニアリング手法として位置づけられる。ポルトガル語AIニュース約1.2万件への適用で、コーパス監視・下流分析支援としての実用性を示す点が貢献である。特定言語・特定ドメインへの適用事例であるため汎用性は限定的だが、logprobを意味スコアとして活用するアイデアは開発者にとって参考になる。