論文の概要: Hard Non-Monotonic Attention for Character-Level Transduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1808.10024v3
- Date: Tue, 20 Feb 2024 15:36:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 19:34:29.059760
- Title: Hard Non-Monotonic Attention for Character-Level Transduction
- Title（参考訳）: 文字レベル変換のためのハード非単調アテンション
- Authors: Shijie Wu, Pamela Shapiro, Ryan Cotterell
- Abstract要約: 2つの弦間の多くの非単調なアライメントを余剰化するための厳密な指数時間アルゴリズムを導入する。
ソフト・モノトニック・アテンションとハード・ノン・モノトニック・アテンションを実験的に比較したところ、正確なアルゴリズムは近似よりも性能を著しく改善し、ソフト・アテンションよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.17388794270694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Character-level string-to-string transduction is an important component of
various NLP tasks. The goal is to map an input string to an output string,
where the strings may be of different lengths and have characters taken from
different alphabets. Recent approaches have used sequence-to-sequence models
with an attention mechanism to learn which parts of the input string the model
should focus on during the generation of the output string. Both soft attention
and hard monotonic attention have been used, but hard non-monotonic attention
has only been used in other sequence modeling tasks such as image captioning
(Xu et al., 2015), and has required a stochastic approximation to compute the
gradient. In this work, we introduce an exact, polynomial-time algorithm for
marginalizing over the exponential number of non-monotonic alignments between
two strings, showing that hard attention models can be viewed as neural
reparameterizations of the classical IBM Model 1. We compare soft and hard
non-monotonic attention experimentally and find that the exact algorithm
significantly improves performance over the stochastic approximation and
outperforms soft attention. Code is available at https://github.
com/shijie-wu/neural-transducer.
- Abstract（参考訳）: 文字レベル文字列から文字列への変換は、様々なNLPタスクの重要なコンポーネントである。
目的は入力文字列を出力文字列にマッピングすることで、文字列は異なる長さで、異なるアルファベットから取られる文字を持つことができる。
近年のアプローチでは、シーケンス・ツー・シーケンスモデルとアテンション機構を用いて、モデルが出力文字列の生成中にどの部分にフォーカスするかを学習している。
ソフトアテンションとハードモノトニックアテンションの両方が使用されているが、ハード非モノトニックアテンションはイメージキャプション(Xu et al., 2015)のような他のシーケンスモデリングタスクでしか使われておらず、勾配を計算するには確率近似が必要である。
本研究では,二弦間の非単調アライメントの指数数を辺角化するための厳密な多項式時間アルゴリズムを導入し,ハードアライメントモデルが古典ibmモデル1の神経再パラメータ化と見なせることを示した。
ソフト注意とハード非モノトニック注意を実験的に比較した結果, 厳密なアルゴリズムは確率近似よりも性能が著しく向上し, ソフト注意よりも優れることがわかった。
コードはhttps://github.comで入手できる。
ニューラルトランスデューサ(neural-transducer)。
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