論文の概要: Revisiting Paraphrase Question Generator using Pairwise Discriminator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13149v2
• Date: Sat, 4 Jan 2020 14:06:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 20:15:35.405487
• Title: Revisiting Paraphrase Question Generator using Pairwise Discriminator
• Title（参考訳）: ペアワイズ判別器を用いた言い換え質問生成器の再検討
• Authors: Badri N. Patro, Dev Chauhan, Vinod K. Kurmi, Vinay P. Namboodiri
• Abstract要約: 文レベルの埋め込みを得るための新しい手法を提案する。 提案手法は, 意味的埋め込みを行い, パラフレーズ生成および感情分析タスクにおける最先端技術よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.449902612898594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a method for obtaining sentence-level embeddings. While the problem of securing word-level embeddings is very well studied, we propose a novel method for obtaining sentence-level embeddings. This is obtained by a simple method in the context of solving the paraphrase generation task. If we use a sequential encoder-decoder model for generating paraphrase, we would like the generated paraphrase to be semantically close to the original sentence. One way to ensure this is by adding constraints for true paraphrase embeddings to be close and unrelated paraphrase candidate sentence embeddings to be far. This is ensured by using a sequential pair-wise discriminator that shares weights with the encoder that is trained with a suitable loss function. Our loss function penalizes paraphrase sentence embedding distances from being too large. This loss is used in combination with a sequential encoder-decoder network. We also validated our method by evaluating the obtained embeddings for a sentiment analysis task. The proposed method results in semantic embeddings and outperforms the state-of-the-art on the paraphrase generation and sentiment analysis task on standard datasets. These results are also shown to be statistically significant.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文レベルの埋め込みを実現する手法を提案する。 単語レベルの埋め込みの確保の問題はよく研究されているが,文レベルの埋め込みを得るための新しい手法を提案する。 これは、パラフレーズ生成タスクを解く文脈における単純な方法によって得られる。 パラフレーズを生成するためにシーケンシャルエンコーダ・デコーダモデルを使用する場合、生成されたパラフレーズが元の文にセマンティックに近いようにしたい。 これを保証する1つの方法は、真の言い換え埋め込みの制約を近く、関係のない言い換え候補の文埋め込みを遠くまで加えることである。 これは、適切な損失関数で訓練されたエンコーダと重みを共有するシーケンシャルなペアワイズ判別器を用いて保証される。 損失関数はパラフレーズ文の埋め込み距離が大きすぎることを罰する。 この損失はシーケンシャルエンコーダ-デコーダネットワークと組み合わせて使用される。 また,感情分析タスクにおいて得られた埋め込みを評価し,評価を行った。 提案手法は意味的埋め込みを生じさせ,標準データセットにおけるパラフレーズ生成と感情分析タスクの最先端を上回っている。 これらの結果は統計的に有意である。

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