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利用大型语言模型增强基于词典的文本嵌入
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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LENS，解决了传统因果大型语言模型在词元冗余和单向注意力方面的限制。LENS通过词元嵌入聚类和双向注意力机制，提高了词典匹配效率，并在文本嵌入基准测试中优于密集嵌入。
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关键要点
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本研究提出LENS，解决了传统因果大型语言模型的词元冗余和单向注意力限制。
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LENS是首次利用大型语言模型的基于词典的嵌入，具有竞争性的嵌入性能。
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LENS通过词元嵌入聚类和双向注意力机制简化了词典匹配。
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实验证明LENS在大规模文本嵌入基准测试中优于密集嵌入。
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LENS展现出紧凑的特征表示能力。
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