論文の概要: An Empirical Study on Learning and Improving the Search Objective for
Unsupervised Paraphrasing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12106v1
- Date: Wed, 23 Mar 2022 00:30:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-24 13:31:24.060395
- Title: An Empirical Study on Learning and Improving the Search Objective for
Unsupervised Paraphrasing
- Title(参考訳): 教師なし言い換えの探索目標の学習と改善に関する実証的研究
- Authors: Weikai Steven Lu
- Abstract要約: 本研究では,探索対象における雑音の平滑化に関する問題について,探索力学のモデル化を学習することによって検討する。
そして、学習したモデルを元の目的関数と組み合わせて、ブートストラップ方式で探索を誘導する。
実験結果から,学習モデルと元の探索対象とが組み合わさって,スムーズな効果が得られることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Research in unsupervised text generation has been gaining attention over the
years. One recent approach is local search towards a heuristically defined
objective, which specifies language fluency, semantic meanings, and other
task-specific attributes. Search in the sentence space is realized by
word-level edit operations including insertion, replacement, and deletion.
However, such objective function is manually designed with multiple components.
Although previous work has shown maximizing this objective yields good
performance in terms of true measure of success (i.e. BLEU and iBLEU), the
objective landscape is considered to be non-smooth with significant noises,
posing challenges for optimization. In this dissertation, we address the
research problem of smoothing the noise in the heuristic search objective by
learning to model the search dynamics. Then, the learned model is combined with
the original objective function to guide the search in a bootstrapping fashion.
Experimental results show that the learned models combined with the original
search objective can indeed provide a smoothing effect, improving the search
performance by a small margin.
- Abstract(参考訳): 教師なしテキスト生成の研究は近年注目を集めている。
最近のアプローチの1つは、言語流動性、意味的意味、および他のタスク固有の属性を特定するヒューリスティックに定義された目的への局所探索である。
文空間内の検索は、挿入、置換、削除を含む単語レベルの編集操作によって実現される。
しかし、このような目的関数は複数のコンポーネントで手動で設計される。
この目的を最大化することは成功の真の尺度(BLEU と iBLEU)の観点からは良いパフォーマンスをもたらすが、目的のランドスケープは大きなノイズを持つ非滑らかであると考えられ、最適化の課題を提起している。
本論文では,探索力学のモデル化を学ぶことによって,ヒューリスティック探索対象の雑音を平滑化する研究課題に対処する。
そして、学習したモデルを元の目的関数と組み合わせて、ブートストラップ方式で探索を誘導する。
実験結果から,学習したモデルと元の探索目標を組み合わせれば,スムーズな効果が得られ,検索性能は小さめのマージンで向上することが示された。
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