論文の概要: Syntax-guided Controlled Generation of Paraphrases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08417v1
• Date: Mon, 18 May 2020 01:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 23:29:58.436379
• Title: Syntax-guided Controlled Generation of Paraphrases
• Title（参考訳）: 構文誘導によるパラフレーズ生成
• Authors: Ashutosh Kumar, Kabir Ahuja, Raghuram Vadapalli, Partha Talukdar
• Abstract要約: 構文的パラフレーズ生成のためのエンドツーエンドフレームワークであるSGCP(Syntax Guided Controlled Paraphraser)を提案する。 SGCPは、関連性に不満を抱きながら、構文適合文を生成できることが判明した。 今後の研究を進めるため、私たちはSGCPのソースコードを利用可能にしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4129083593356433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a sentence (e.g., "I like mangoes") and a constraint (e.g., sentiment flip), the goal of controlled text generation is to produce a sentence that adapts the input sentence to meet the requirements of the constraint (e.g., "I hate mangoes"). Going beyond such simple constraints, recent works have started exploring the incorporation of complex syntactic-guidance as constraints in the task of controlled paraphrase generation. In these methods, syntactic-guidance is sourced from a separate exemplar sentence. However, these prior works have only utilized limited syntactic information available in the parse tree of the exemplar sentence. We address this limitation in the paper and propose Syntax Guided Controlled Paraphraser (SGCP), an end-to-end framework for syntactic paraphrase generation. We find that SGCP can generate syntax conforming sentences while not compromising on relevance. We perform extensive automated and human evaluations over multiple real-world English language datasets to demonstrate the efficacy of SGCP over state-of-the-art baselines. To drive future research, we have made SGCP's source code available
• Abstract（参考訳）: 文(例:i like mangoes)と制約(例:e.g. sentiment flip)が与えられた場合、制御されたテキスト生成の目的は、入力文を制約の要件に適合させる文(例:「私はマンゴーを嫌う」)を作成することである。 このような単純な制約を超えて、最近の研究は、制御されたパラファーゼ生成のタスクにおける制約として複雑な構文-指示の組み入れを探求し始めた。 これらの方法では、構文ガイダンスは別の例文から導かれる。 しかし、これらの先行研究は、例文のパースツリーで利用可能な限られた構文情報しか利用していない。 本稿では,この制限に対処し,構文付きパラフレーゼ生成のためのエンドツーエンドフレームワークであるsgcpを提案する。 SGCPは、関連性に妥協することなく、構文適合文を生成することができる。 我々は、複数の実世界の英語データセットに対して大規模な自動評価を行い、最先端のベースラインに対するSGCPの有効性を実証する。 今後の研究を進めるため、sgcpのソースコードを利用可能にしました。

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