訓練不要な条件付きテキスト埋め込み

条件付きテキスト埋め込みは、特定の側面に焦点を当てたテキストの埋め込み表現であり、与えられた条件に基づくテキスト同士の類似度の算出を可能にする。従来手法は、大規模な訓練データによる指示学習や意味的テキスト類似度算出タスクによる微調整が求められ、開発コストが高い。そこで本研究では、生成型LLMをテキストエンコーダとして条件付き一語制約プロンプトを用いる、訓練不要で高品質な条件付きテキスト埋め込みPonTEを提案する。条件付き意味的類似度テキスト類似度とテキストクラスタリングによる二つの実験を通じて、提案手法は追加の訓練なしで従来手法以上の性能を達成することを示す。