論文の概要: Improving Text Generation with Student-Forcing Optimal Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05994v1
- Date: Mon, 12 Oct 2020 19:42:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-10-08 05:57:40.798392
- Title: Improving Text Generation with Student-Forcing Optimal Transport
- Title（参考訳）: 学生の最適トランスポートによるテキスト生成の改善
- Authors: Guoyin Wang, Chunyuan Li, Jianqiao Li, Hao Fu, Yuh-Chen Lin, Liqun
Chen, Yizhe Zhang, Chenyang Tao, Ruiyi Zhang, Wenlin Wang, Dinghan Shen, Qian
Yang and Lawrence Carin
- Abstract要約: トレーニングモードとテストモードで生成されたシーケンスに最適なトランスポート(OT)を提案する。
テキストシーケンスの構造的および文脈的情報に基づいて、OT学習を改善するための拡張も提案されている。
提案手法の有効性は,機械翻訳,テキスト要約,テキスト生成タスクにおいて検証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.11881937642401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural language models are often trained with maximum likelihood estimation
(MLE), where the next word is generated conditioned on the ground-truth word
tokens. During testing, however, the model is instead conditioned on previously
generated tokens, resulting in what is termed exposure bias. To reduce this gap
between training and testing, we propose using optimal transport (OT) to match
the sequences generated in these two modes. An extension is further proposed to
improve the OT learning, based on the structural and contextual information of
the text sequences. The effectiveness of the proposed method is validated on
machine translation, text summarization, and text generation tasks.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルは、しばしば最大確率推定(mle)で訓練され、次の単語が接頭辞のトークンで条件付けされた状態で生成される。
しかし、テスト中、モデルは事前に生成されたトークンに条件付けされるため、露光バイアスと呼ばれる。
トレーニングとテストのギャップを軽減するため,これらの2つのモードで生成されたシーケンスに最適なトランスポート(OT)を提案する。
テキストシーケンスの構造的および文脈的情報に基づいて、OT学習を改善するための拡張も提案されている。
提案手法の有効性は,機械翻訳,テキスト要約,テキスト生成タスクにおいて検証される。
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