論文の概要: A Distributional Approach to Controlled Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11635v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 19:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 09:04:19.925721
• Title: A Distributional Approach to Controlled Text Generation
• Title（参考訳）: 制御されたテキスト生成への分布的アプローチ
• Authors: Muhammad Khalifa, Hady Elsahar, Marc Dymetman
• Abstract要約: 予め訓練された言語モデル(LM)から制御されたテキスト生成に対処するための分布的アプローチを提案する。 このビューでは、単一の形式的なフレームワークで、ターゲット lm 上で "pointwise" と "distributional" の制約を定義することができる。 次に,我々のアプローチのユニークな特徴である分布制約に関する実験を行い,言語モデルにおけるバイアス問題に対する対策としての可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.279201607581627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a Distributional Approach to address Controlled Text Generation from pre-trained Language Models (LMs). This view permits to define, in a single formal framework, "pointwise" and "distributional" constraints over the target LM -- to our knowledge, this is the first approach with such generality -- while minimizing KL divergence with the initial LM distribution. The optimal target distribution is then uniquely determined as an explicit EBM (Energy-Based Model) representation. From that optimal representation we then train the target controlled autoregressive LM through an adaptive distributional variant of Policy Gradient. We conduct a first set of experiments over pointwise constraints showing the advantages of our approach over a set of baselines, in terms of obtaining a controlled LM balancing constraint satisfaction with divergence from the initial LM (GPT-2). We then perform experiments over distributional constraints, a unique feature of our approach, demonstrating its potential as a remedy to the problem of Bias in Language Models. Through an ablation study we show the effectiveness of our adaptive technique for obtaining faster convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習された言語モデル(LM)から制御されたテキスト生成に対処する分布的アプローチを提案する。 この見解は、単一の形式的フレームワークにおいて、ターゲット LM 上の「点的」かつ「分布的」な制約を定義することを可能にします -- 我々の知識によれば、これはそのような一般化を持つ最初のアプローチであり、一方、初期 LM 分布との KL の発散を最小化します。 最適目標分布は明示的なEMM(Energy-Based Model)表現として一意に決定される。 その最適表現から、ターゲット制御された自己回帰的LMをポリシーグラディエントの適応分布変種を用いて訓練する。 本研究は,最初のLM(GPT-2)から逸脱した制約満足度を制御したLMを得るという観点から,一連のベースラインに対するアプローチの利点を示すポイントワイド制約に関する最初の実験を行う。 次に,我々のアプローチのユニークな特徴である分布制約に関する実験を行い,言語モデルにおけるバイアス問題に対する対策としての可能性を示す。 アブレーション研究を通じて,より高速な収束を得るための適応手法の有効性を示す。

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