arXiv · cs.CL· Mahdi Naser Moghadasi·· 4 天前AI 评分48
现代文本嵌入模型的几何盲区：情感信息可解码但度量不可分
Semantically Rich, Metrically Affect-Blind: A Geometric Blind Spot in Modern Text Embedders
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Mahdi Naser Moghadasi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32122v1
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AI 导读
arXiv 论文发现，2021–2026 年的 11 个冻结文本编码器普遍存在解耦现象：线性探针能以最高 91.3% 准确率从嵌入中解码句子情感极性，但余弦相似度的极性分离边际仅 0.003–0.064，Qwen3-Embedding-4B 探针准确率 91.3% 而 retrieval MAP 仅 64.3。作者提出 SISE 方法，用 0.13M–0.69M 参数的监督对比头在 CPU 上数秒训练，可将 retrieval MAP 提升最高 +26.0，但 128 维头在 STS-B 上损失 38–41 个 Spearman 点，属于专精化而非免费收益。论文同时开源 CPU 可复现管线和 Attribute Alignment Gap 诊断工具。
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