論文の概要: Polarized-VAE: Proximity Based Disentangled Representation Learning for Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10809v2
• Date: Mon, 25 Jan 2021 03:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 18:13:16.795986
• Title: Polarized-VAE: Proximity Based Disentangled Representation Learning for Text Generation
• Title（参考訳）: polarized-vae: テキスト生成のための近接型不等角表現学習
• Authors: Vikash Balasubramanian, Ivan Kobyzev, Hareesh Bahuleyan, Ilya Shapiro, Olga Vechtomova
• Abstract要約: 偏極VAE(Polarized-VAE)は、近接測度に基づいて潜在空間の属性をアンタングルするアプローチである。 本手法は,文の意味と構文をアンタングル化し,伝達実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.191798515559622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning disentangled representations of real-world data is a challenging open problem. Most previous methods have focused on either supervised approaches which use attribute labels or unsupervised approaches that manipulate the factorization in the latent space of models such as the variational autoencoder (VAE) by training with task-specific losses. In this work, we propose polarized-VAE, an approach that disentangles select attributes in the latent space based on proximity measures reflecting the similarity between data points with respect to these attributes. We apply our method to disentangle the semantics and syntax of sentences and carry out transfer experiments. Polarized-VAE outperforms the VAE baseline and is competitive with state-of-the-art approaches, while being more a general framework that is applicable to other attribute disentanglement tasks.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータの絡み合った表現を学ぶことは、難しいオープン問題である。 これまでの手法では、属性ラベルを使用する教師付きアプローチや、タスク固有の損失のトレーニングによる変分オートエンコーダ(vae)のようなモデルの潜在空間における因子化を操作する教師なしアプローチに焦点が当てられていた。 本研究では,これらの属性に対するデータポイント間の類似性を反映した近接測度に基づいて,潜在空間内の属性をアンタングル化する手法である偏極VAEを提案する。 本手法は,文の意味論と構文を分離し,転送実験を行う。 偏極VAEはVAEベースラインを上回り、最先端のアプローチと競合する一方で、他の属性の切り離しタスクに適用可能な一般的なフレームワークである。

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