はじめての DualCSE：1文から「明示」と「含意」に立ち向かう
本記事は “One Sentence, Two Embeddings: Contrastive Learning of Explicit and Implicit Semantic Representations” をベースに、DualCSEについてまとめました。
TL;DR
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DualCSE は 1つの文から 2つのベクトルを作ります。
- **r（explicit）**＝文字通りの意味
- **u（implicit）**＝言外・含意の意味
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同じベクトル空間で r/u を学習するので、用途に合わせて使い分けできます。
例）FAQ検索で「婉曲な断り文句」もちゃんと拾いたい → クエリ側を u（含意）で照合 -
「曖昧さ（どれだけ言外か）」も簡単に数値化できます：
implicitness = 1 − cos(r, u)
なぜ必要？（1文=1ベクトルの限界）
従来の文埋め込みは「1文=1ベクトル」。
しかし現実の文章には婉曲・暗黙がたくさんあります。
- 例）
A: 「今夜、飲みに行かない？」
B: 「明日早いんだ。」
→ 文字通りは「明日早い」。含意は「行きたくない（断り）」。
1つのベクトルに全部押し込むと、言外の意味が情報落ちしがちでした。
DualCSE のアイデア（直感で理解）
1文に対して2つ作るだけ：
- r（explicit）：文字通り
- u（implicit）：言外・含意
しかも同じ空間で学んでいるので、
- 検索で「明示だけ見る」「含意だけ見る」「両方見る」を選べる
- 曖昧さ（r と u のズレ）を数値で扱える
使い分けの例
- CS/FAQ検索：クエリを u（含意）側で検索 → 婉曲な否定や遠回しな要望を拾いやすい
- 文書レビュー：「曖昧さ＝
1 − cos(r, u)」が閾値超え → 要チェックとしてフラグ
学習はどうしてるの？（ざっくり）
データ：INLI という学習セット
1つの「前提文」に対して、以下4種類の仮説を用意：
- explicit-entail（文字通りの含意）
- implied-entail（言外の含意）
- neutral（どちらとも言えない）
- contradiction（矛盾）
目的（何を近づけ/離す？）
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文間の関係：
- 前提の r ↔ explicit仮説の r を近づける
- 前提の u ↔ implied仮説の r を近づける
- 前提と矛盾仮説は離す
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文内の関係（1文の r と u）：
- 「仮説内の r と u」は近い（曖昧さ少）
- 「前提の r と u」は離す（曖昧さあり）
ポイントは**“文間”と“文内”の両方を同時に最適化すること。これが新規性**です。
何が良くなる？（現場ユースの具体像）
| 業務例 | 従来の課題 | DualCSE なら |
|---|---|---|
| FAQ/CS 検索 | 遠回しな否定・要望がヒットしづらい | **u（含意）**で照合 → 一次解決率UP |
| 文書レビュー/監査 | 「適切/望ましい」等の曖昧表現の見落とし |
曖昧度= 1−cos(r,u) で自動フラグ |
| RAG（根拠検索） | 根拠の拾い漏れ | r/uの両軸で照合 → 漏れ低減 |
| リスク検知 | “言い回し”に依存 | **[r‖u‖(r−u)‖cos(r,u)]**を特徴量に追加 |
どれくらい効くの？（最低限の数字だけ）
- RTE（含意判定）：DualCSE は SimCSE より平均精度が高い（RoBERTa版で80.18% など）。
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EIS（含意度の大小当て）：INLI ではほぼ満点（〜100%）。
※タスク定義・数字は論文の実験結果に基づく概要です。詳細条件は原著をご参照ください。
どう使い分ける？（ミニ実装メモ）
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含意も拾う検索（前提 p と仮説 h なら）
entail(p, h) = max( cos(r_p, r_h), cos(u_p, r_h) ) > γ -
曖昧さスコア（1文 s のどれだけ言外？）
implicitness(s) = 1 − cos(r_s, u_s)
ざっくり言うと：「明示だけ」= r×r、「含意を拾う」= u×r、「曖昧さを見る」= r と u のズレ。
位置づけ（歴史のなかで見る）
- Word2Vec：単語をベクトルに（語→ベクトル）
- Sentence/Doc2Vec：文/文書をベクトルに
- SimCSE：対照学習で「1文=1ベクトル」の質を底上げ
- DualCSE：1文=2ベクトル（r/u）を同じ空間で学習し、文間＋文内の両制約で含意を扱いやすくした（“言外”に強い）
導入のコツ & 注意点
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いつ u を使う？
- 「遠回しの否定・皮肉・婉曲」が効きそうなクエリ側を u にするのが直感的。
- 明示だけで十分な場面（定義照合など）は r でOK。
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“曖昧さ”の扱い
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1 − cos(r,u)は相対的な指標。しきい値は業務データで実験的に決めるのが現実的。
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ドメイン適応
- 論文の学習は INLI が中心。自社ドメインで追加学習/蒸留すると安定度が増す可能性。
ChatGPTに聞いてみた
Q. これは sentence2vec（文ベクトル化）の一種？
A. はい。文埋め込みの一手法です。違いは1文=2ベクトル（r/u）にして含意を扱える点。
Q. SimCSE との関係は？
A. SimCSE は1文=1ベクトルを対照学習で良くする方法。DualCSE は2ベクトル＋文内/文間の制約で含意に強くしています。
まとめ
本論文は“文を数字のかたまり（ベクトル）で表す”技術に焦点があります。とはいえ実務では、意図や根拠は複数文にまたがることが多く、文単位だけでは取りこぼしが出やすいのも事実です。これからは、段落（paragraph-to-vector）や文書全体（documents-to-vector）という“より大きなまとまり”をそのままベクトルにして扱う流れが進むはずです。