論文の概要: Russian Natural Language Generation: Creation of a Language Modelling Dataset and Evaluation with Modern Neural Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02470v1
• Date: Tue, 5 May 2020 20:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 13:25:06.094955
• Title: Russian Natural Language Generation: Creation of a Language Modelling Dataset and Evaluation with Modern Neural Architectures
• Title（参考訳）: ロシア語自然言語生成 : 言語モデリングデータセットの作成と現代ニューラルアーキテクチャによる評価
• Authors: Zein Shaheen, Gerhard Wohlgenannt, Bassel Zaity, Dmitry Mouromtsev, Vadim Pak
• Abstract要約: ロシア語モデリングのための新しい参照データセットを提供する。 我々は、テキスト生成、すなわち変分オートエンコーダ、および生成的敵ネットワークのための一般的なモダンな手法を実験した。 我々は, 難易度, 文法的正しさ, 語彙的多様性などの指標について, 生成したテキストを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating coherent, grammatically correct, and meaningful text is very challenging, however, it is crucial to many modern NLP systems. So far, research has mostly focused on English language, for other languages both standardized datasets, as well as experiments with state-of-the-art models, are rare. In this work, we i) provide a novel reference dataset for Russian language modeling, ii) experiment with popular modern methods for text generation, namely variational autoencoders, and generative adversarial networks, which we trained on the new dataset. We evaluate the generated text regarding metrics such as perplexity, grammatical correctness and lexical diversity.
• Abstract（参考訳）: コヒーレントで文法的に正しい意味のあるテキストを生成することは非常に難しいが、現代の多くのNLPシステムにとって非常に重要である。 これまでのところ、研究は主に英語に焦点を当てており、他の言語では標準化されたデータセットと最先端のモデルによる実験の両方がまれである。 この作品では、 一 ロシア語モデリングのための新しい参考データセットの提供 ii) テキスト生成のための一般的な現代的な手法である変分オートエンコーダと、新しいデータセットでトレーニングした生成的逆ネットワークの実験。 我々は, 難易度, 文法的正しさ, 語彙的多様性などの指標に関する生成テキストを評価する。

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