Embeddings for Preferences, Not Semantics

Cet article suggère que, pour la prise de décision collective basée sur du texte libre, les embeddings devraient mesurer la "similarité préférentielle" plutôt que la "similarité sémantique". Bien que les embeddings existants capturent un signal de préférence grossier, ils échouent lorsque cette corrélation se brise, formalisé comme un problème d'invariance.