論文の概要: CatVRNN: Generating Category Texts via Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05219v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 06:42:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-13 22:25:29.619035
• Title: CatVRNN: Generating Category Texts via Multi-task Learning
• Title（参考訳）: CatVRNN: マルチタスク学習によるカテゴリテキストの生成
• Authors: Pengsen Cheng, Jiayong Liu, Jinqiao Dai
• Abstract要約: カテゴリー対応変動リカレントニューラルネットワーク(CatVRNN)はマルチタスク学習にインスパイアされている。 本モデルでは、異なるカテゴリのテキストを生成することを目的として、生成と分類を同時に訓練する。 本稿では,GANに基づく最新テキスト生成手法よりも,生成したテキストのカテゴリ精度と品質を向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controlling the model to generate texts of different categories is a challenging task that is getting more and more attention. Recently, generative adversarial net (GAN) has shown promising results in category text generation. However, the texts generated by GANs usually suffer from the problems of mode collapse and training instability. To avoid the above problems, we propose a novel model named category-aware variational recurrent neural network (CatVRNN), which is inspired by multi-task learning. In our model, generation and classification are trained simultaneously, aiming at generating texts of different categories. Moreover, the use of multi-task learning can improve the quality of generated texts, when the classification task is appropriate. And we propose a function to initialize the hidden state of CatVRNN to force model to generate texts of a specific category. Experimental results on three datasets demonstrate that our model can do better than several state-of-the-art text generation methods based GAN in the category accuracy and quality of generated texts.
• Abstract（参考訳）: 異なるカテゴリのテキストを生成するためにモデルを制御することは、ますます注目を集めている課題である。 近年,generative adversarial net (gan) がカテゴリテキスト生成において有望な結果を示している。 しかし、GANが生成するテキストは、通常モード崩壊やトレーニング不安定といった問題に悩まされる。 上記の問題を回避するために,マルチタスク学習にインスパイアされたカテゴリ認識変動リカレントニューラルネットワーク(CatVRNN)を提案する。 本モデルでは、異なるカテゴリのテキストを生成することを目的として、生成と分類を同時に訓練する。 さらに、分類タスクが適切であれば、マルチタスク学習を用いることで、生成されたテキストの品質を向上させることができる。 そして,catvrnnの隠れた状態を初期化し,特定のカテゴリのテキストを生成するようモデルに強制する関数を提案する。 3つのデータセットによる実験結果から,本モデルでは,生成したテキストのカテゴリ精度と品質において,いくつかの最先端テキスト生成手法より優れていることが示された。

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