Публікація:
A Pearson-Spearman approach for evaluating semantic similarity tasks

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2025

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

ХНУРЕ

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

This work evaluates the performance of Semantic Textual Similarity (STS) models across different language pairs and model characteristics. The comparison is conducted using both Pearson and Spearman correlation coefficients to mitigate the limitations of each. The results show that the newer models, GTE and MPNet, achieved the best performance, followed by MiniLM, which has a smaller embedding dimensionality. The findings indicate that model performance is influenced by a combination of factors, rather than a single one. Additionally, the study highlights the challenges of cross-lingual similarity assessment.

Опис

Ключові слова

semantic similarity, evaluation, pearson-spearman approach

Бібліографічний опис

Nikolaichuk A. I. A Pearson-Spearman approach for evaluating semantic similarity tasks / A. I. Nikolaichuk ; науковий керівник к. т. н., ас. І. О. Кобилін // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 29-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–19 квітня 2025 р. – Харків : ХНУРЕ, 2025. – Т. 7. – С. 110–112.

DOI