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Enhancing Lexicon-Based Text Embeddings with Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于大型语言模型的词典嵌入方法（LENS），该方法通过词元嵌入聚类和双向注意力机制，解决了传统模型在词元化冗余和单向注意力方面的不足，并在大规模文本嵌入基准测试中表现优于密集嵌入。
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关键要点
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本研究提出了一种基于大型语言模型的词典嵌入方法（LENS）。
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LENS通过词元嵌入聚类和双向注意力机制，解决了传统模型在词元化冗余和单向注意力方面的不足。
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LENS在大规模文本嵌入基准测试中表现优于密集嵌入。
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该方法展现出紧凑的特征表示能力，简化了词典匹配过程。
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