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[2D6-GS-3-05] 画像生成モデルを用いたSentence-BERTの文ベクトルの調査
キーワード：BERT、画像生成、表現学習
我々はこれまでにSentence-BERT によって出力された分散表現である文ベクトルが，文の意味を捉えているかを k-means とUMAP を用いて検証を行った．その結果，Sentence-BERT で生成した文ベクトルが非常に良く文の意味を捉えていることを確認した．そこで，研究では文の意味を捉えていると考えられる文ベクトルの性質や特徴について検討を行う．検討手法として文章の画像化を行い，文ベクトルを可視化し，文ベクトルに変化を加えた際の出力結果から検討する．結果として，完全に役割が分断されていないものの，文ベクトルの特徴として各次元で表現される情報に違いがあることを確認した．
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