Do Sentence Transformers Learn Quasi-Geospatial Concepts from General Text?

要約

文トランスフォーマーは、セマンティック検索を実行するために設計された言語モデルです。
この研究では、非対称意味検索用に一般的な質問応答データセットに基づいて微調整された文変換機能が、人間が作成したイギリス全土のルートの記述と、ハイキングの経験を記述するためによく使用されるクエリとを関連付ける能力を調査しています。
私たちは、センテンストランスフォーマーがルートの種類や難易度などの準地理空間概念を理解するためのゼロショット機能を備えていることを発見し、ルート推奨システムにおける潜在的な有用性を示唆しています。

要約(オリジナル)

Sentence transformers are language models designed to perform semantic search. This study investigates the capacity of sentence transformers, fine-tuned on general question-answering datasets for asymmetric semantic search, to associate descriptions of human-generated routes across Great Britain with queries often used to describe hiking experiences. We find that sentence transformers have some zero-shot capabilities to understand quasi-geospatial concepts, such as route types and difficulty, suggesting their potential utility for routing recommendation systems.

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