論文の概要: Controllable Natural Language Generation with Contrastive Prefixes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13257v1
• Date: Sun, 27 Feb 2022 00:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 15:37:20.575446
• Title: Controllable Natural Language Generation with Contrastive Prefixes
• Title（参考訳）: 対照接頭辞を用いた制御可能な自然言語生成
• Authors: Jing Qian, Li Dong, Yelong Shen, Furu Wei, Weizhu Chen
• Abstract要約: GPT2生成は、自然言語生成を操るために、プレフィックスと呼ばれる小さな属性固有のベクトルのセットを利用する。 単一アスペクト制御のための接頭辞を訓練するための新しい教師なし手法と教師なし手法を提案する。 単一アスペクト制御と多アスペクト制御の両方の実験結果から,提案手法は高い言語的品質を維持しつつ,所望の属性に向かって生成を導くことができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.12778570283956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To guide the generation of large pretrained language models (LM), previous work has focused on directly fine-tuning the language model or utilizing an attribute discriminator. In this work, we propose a novel lightweight framework for controllable GPT2 generation, which utilizes a set of small attribute-specific vectors, called prefixes, to steer natural language generation. Different from prefix-tuning, where each prefix is trained independently, we take the relationship among prefixes into consideration and train multiple prefixes simultaneously. We propose a novel supervised method and also an unsupervised method to train the prefixes for single-aspect control while the combination of these two methods can achieve multi-aspect control. Experimental results on both single-aspect and multi-aspect control show that our methods can guide generation towards the desired attributes while keeping high linguistic quality.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習型言語モデル(LM)の生成を導くため,従来の研究は,言語モデルを直接微調整したり,属性判別器を利用したりすることに重点を置いてきた。 本稿では,自然言語生成を制御するために,接頭辞と呼ばれる小さな属性特異的ベクター群を利用する,制御可能なgpt2生成のための新しい軽量フレームワークを提案する。 各プレフィックスが独立してトレーニングされるプレフィックスチューニングとは異なり、プレフィックス間の関係を考慮に入れ、同時に複数のプレフィックスをトレーニングする。 本稿では,新しい教師あり法と教師なし法を提案し,これら2つの手法を組み合わせてマルチスペクトル制御を実現する。 単一アスペクト制御と多アスペクト制御の両方の実験結果から,提案手法は高い言語的品質を維持しつつ,所望の属性に向かって生成を導くことができることがわかった。

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