論文の概要: Controllable Text Generation with Focused Variation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12046v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 06:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 22:48:39.032061
• Title: Controllable Text Generation with Focused Variation
• Title（参考訳）: 焦点変化を考慮した制御可能なテキスト生成
• Authors: Lei Shu, Alexandros Papangelis, Yi-Chia Wang, Gokhan Tur, Hu Xu, Zhaleh Feizollahi, Bing Liu, Piero Molino
• Abstract要約: Focused-Variation Network (FVN) は言語生成を制御する新しいモデルである。 FVNは、コードブック内の各属性に対する非結合なラテント空間を学習し、制御性と多様性の両方を可能にする。 我々は、注釈付きコンテンツとスタイルを持つ2つのテキスト生成データセット上でFVNを評価し、自動評価と人的評価により、最先端のパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.07811310799664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces Focused-Variation Network (FVN), a novel model to control language generation. The main problems in previous controlled language generation models range from the difficulty of generating text according to the given attributes, to the lack of diversity of the generated texts. FVN addresses these issues by learning disjoint discrete latent spaces for each attribute inside codebooks, which allows for both controllability and diversity, while at the same time generating fluent text. We evaluate FVN on two text generation datasets with annotated content and style, and show state-of-the-art performance as assessed by automatic and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語生成を制御する新しいモデルであるfocus-variation network (fvn)を提案する。 従来の制御言語生成モデルの主な問題は、与えられた属性に従ってテキストを生成することの難しさから、生成されたテキストの多様性の欠如まで様々である。 FVNはこれらの問題に対処するために、コードブック内の各属性に対する離散潜在空間を学習し、制御性と多様性の両方を同時に生成する。 注釈付きコンテンツとスタイルを持つ2つのテキスト生成データセット上でfvnを評価し,自動評価と人間評価で評価した最先端の性能を示す。

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