順序回帰ネットワークCORNを用いた

係な文同士を遠ざけるように学習する。LaBSE多言語環境では、XLM-RやLaBSEなどの多言語（Language-agnosticBERTSentenceEmbedding）は事前学習モデルを用い、各言語のラベル付きデータ異なる言語で意味的に同等な（対訳関係にある）文を組み合わせて学習する手法が一般的である。しかを同じベクトル空間に埋め込むことを目的とした文し、多言語データの収集・整備には多大なコストが埋め込みモデルである。主な狙いは、翻訳文検索かかるという問題がある。本研究では、日本語のみ（bitextmining）や多言語情報検索、クロスリンガのラベル付きデータを用いて学習したモデルを、多ル類似度計算などのタスクを、高精度かつ言語非依言語データに適用する枠組みを提案する。具体的に存で実現することにある。は、文埋め込みモデルによりテキストを固定長ベクWangetal.(2024)[2]では、弱教師あり（weakly-トルに変換し、回帰モデルおよび順序回帰モデルsupervised）対照学習を採用し、大規模に収集され（CORN）で感情強度を推定する。さらに、埋め込たテキストペアデータセット（CCPairs）を用いて、み次元数や過学習が多言語への汎化性能に与える影意味的に関連する文ペアと無関係な文を区別する形響について、実験的に分析する。で学習し、文や文章を一つのベクトルに変換する設計で、ベクトル同士の類似度計算がそのまま検索や