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Masaaki Imaizumi

ICLR 2026×2ACL 2026检索与知识理论与学习动力学强化学习与后训练评测与基准数据与预训练
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45
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0 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
作者位次 #3/5ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Why Mean Pooling Works: Quantifying Second-Order Collapse in Text Embeddings

Tomomasa Hara · Hiroto Kurita · Masaaki Imaizumi · Kentaro Inui · Sho Yokoi

摘要

For constructing text embeddings, mean pooling, which averages token embeddings, is the standard approach. This paper examines whether mean pooling actually works well in real models. First, we note that mean pooling can collapse information beyond the first-order statistics of the token embeddin...

强化学习与后训练评测与基准数据与预训练OpenReview 项目页

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