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通过弱监督特征选择进行词嵌入维度缩减
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
预训练语言模型（PLMs）生成的句子嵌入维度高，限制了在内存或计算受限设备中的使用。研究发现，使用主成分分析等简单方法可以将维度降低近50%，而不会对下游任务性能造成显著损失。在某些任务中，进一步降低维度可以提高某些PLMs生成的句子嵌入性能。
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关键要点
- 预训练语言模型（PLMs）生成的句子嵌入在自然语言处理领域受到广泛关注。
- PLMs生成的高维句子嵌入在内存或计算受限设备中使用时存在问题。
- 研究评估了无监督的降维方法以降低句子嵌入的维度。
- 实验结果表明，使用主成分分析（PCA）等简单方法可以将维度降低近50%，且不会显著影响下游任务性能。
- 在某些任务中，进一步降低维度可能会提高PLMs生成的句子嵌入的性能。
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