論文の概要: Cascaded Text Generation with Markov Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01112v2
• Date: Sat, 5 Dec 2020 05:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 05:48:00.341351
• Title: Cascaded Text Generation with Markov Transformers
• Title（参考訳）: マルコフ変換器を用いたカスケードテキスト生成
• Authors: Yuntian Deng, Alexander M. Rush
• Abstract要約: ニューラルテキスト生成における2つの主要なアプローチは、シリアルビームサーチデコーディングを使用した完全自己回帰モデルと、出力依存のない並列デコーディングを使用した非自己回帰モデルである。 本稿では,境界付きコンテキストを持つ条件付きランダムフィールドを並列にデコードできることに言及し,高品質な出力を生成するための効率的なカスケードデコード手法を提案する。 このアプローチでは,5つの機械翻訳データセットの既存の手法と比較して,競争力のある精度と速度のトレードオフを示す一方で,標準的な自己回帰トレーニングからのわずかな変更しか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.76100449018061
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The two dominant approaches to neural text generation are fully autoregressive models, using serial beam search decoding, and non-autoregressive models, using parallel decoding with no output dependencies. This work proposes an autoregressive model with sub-linear parallel time generation. Noting that conditional random fields with bounded context can be decoded in parallel, we propose an efficient cascaded decoding approach for generating high-quality output. To parameterize this cascade, we introduce a Markov transformer, a variant of the popular fully autoregressive model that allows us to simultaneously decode with specific autoregressive context cutoffs. This approach requires only a small modification from standard autoregressive training, while showing competitive accuracy/speed tradeoff compared to existing methods on five machine translation datasets.
• Abstract（参考訳）: ニューラルテキスト生成における2つの主要なアプローチは、シリアルビームサーチデコーディングを使用する完全自己回帰モデルと、出力依存のない並列デコーディングを使用する非自己回帰モデルである。 本研究は,部分線形並列時間生成を持つ自己回帰モデルを提案する。 コンテキスト境界を持つ条件付き確率場を並列にデコードできることに注目し,高品質な出力を生成するための効率的なカスケード復号法を提案する。 このカスケードをパラメータ化するために、マルコフ変換器(Markov transformer)を導入する。これは、一般的な完全自己回帰モデルの変種で、特定の自己回帰的コンテキストカットオフで同時にデコードできる。 このアプローチでは,5つの機械翻訳データセットの既存の手法と比較して,競争力のある精度と速度のトレードオフを示す一方で,標準的な自己回帰トレーニングからわずかに修正するだけでよい。

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