論文の概要: Novelty Controlled Paraphrase Generation with Retrieval Augmented Conditional Prompt Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00535v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 16:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 13:33:16.887645
• Title: Novelty Controlled Paraphrase Generation with Retrieval Augmented Conditional Prompt Tuning
• Title（参考訳）: Retrieval Augmented Conditional Prompt Tuningを用いた新規制御パラフレーズ生成
• Authors: Jishnu Ray Chowdhury, Yong Zhuang, Shuyi Wang
• Abstract要約: パラフレーズ生成は自然言語処理における基本的かつ長年の課題である。 パラフレーズ生成のための大規模事前学習言語モデルに適用するためのパラメータ効率向上手法として,Retrieval Augmented Prompt Tuning (RAPT)を提案する。 また, 新規条件付きRAPT (NC-RAPT) は, 制御されたパラフレーズ生成のために, 特別なプロンプトトークンを使用する単純なモデルに依存しない方法として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.142947808507367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Paraphrase generation is a fundamental and long-standing task in natural language processing. In this paper, we concentrate on two contributions to the task: (1) we propose Retrieval Augmented Prompt Tuning (RAPT) as a parameter-efficient method to adapt large pre-trained language models for paraphrase generation; (2) we propose Novelty Conditioned RAPT (NC-RAPT) as a simple model-agnostic method of using specialized prompt tokens for controlled paraphrase generation with varying levels of lexical novelty. By conducting extensive experiments on four datasets, we demonstrate the effectiveness of the proposed approaches for retaining the semantic content of the original text while inducing lexical novelty in the generation.
• Abstract（参考訳）: パラフレーズ生成は自然言語処理における基本的かつ長年の課題である。 本稿では,(1)大規模事前学習言語モデルによるパラフラーゼ生成をパラメータ効率良く行う手法としてrapt( search augmented prompt tuning)を提案し,(2)難解性条件付きrapt(nc-rapt)を,語彙レベルの異なるパラフラーゼ生成制御のための特殊なプロンプトトークンを用いた簡易なモデル非依存手法として提案する。 提案手法は,4つのデータセットについて広範な実験を行い,テキストのセマンティックな内容を維持しつつ,語彙的新規性を誘導する手法の有効性を実証する。

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