論文の概要: Keywords and Instances: A Hierarchical Contrastive Learning Framework Unifying Hybrid Granularities for Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13346v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 15:21:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:39:45.560068
• Title: Keywords and Instances: A Hierarchical Contrastive Learning Framework Unifying Hybrid Granularities for Text Generation
• Title（参考訳）: キーワードと例:テキスト生成のためのハイブリッドな粒度を統合する階層的コントラスト学習フレームワーク
• Authors: Mingzhe Li, XieXiong Lin, Xiuying Chen, Jinxiong Chang, Qishen Zhang, Feng Wang, Taifeng Wang, Zhongyi Liu, Wei Chu, Dongyan Zhao, Rui Yan,
• Abstract要約: 入力テキスト中のハイブリッドな粒度意味を統一する階層的コントラスト学習機構を提案する。 実験により,本モデルがパラフレージング,対話生成,ストーリーテリングタスクにおいて,競争ベースラインより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.62039705180484
• License:
• Abstract: Contrastive learning has achieved impressive success in generation tasks to militate the "exposure bias" problem and discriminatively exploit the different quality of references. Existing works mostly focus on contrastive learning on the instance-level without discriminating the contribution of each word, while keywords are the gist of the text and dominant the constrained mapping relationships. Hence, in this work, we propose a hierarchical contrastive learning mechanism, which can unify hybrid granularities semantic meaning in the input text. Concretely, we first propose a keyword graph via contrastive correlations of positive-negative pairs to iteratively polish the keyword representations. Then, we construct intra-contrasts within instance-level and keyword-level, where we assume words are sampled nodes from a sentence distribution. Finally, to bridge the gap between independent contrast levels and tackle the common contrast vanishing problem, we propose an inter-contrast mechanism that measures the discrepancy between contrastive keyword nodes respectively to the instance distribution. Experiments demonstrate that our model outperforms competitive baselines on paraphrasing, dialogue generation, and storytelling tasks.
• Abstract（参考訳）: 対照的な学習は、"露出バイアス"問題を緩和し、異なる参照品質を差別的に利用するために、生成タスクにおいて驚くべき成功を収めた。 既存の研究は主に、各単語の寄与を識別することなく、インスタンスレベルでの対照的な学習に焦点を当て、キーワードはテキストのギストであり、制約されたマッピング関係を支配している。 そこで本研究では,入力テキストにおけるハイブリッドな粒度意味を統一する,階層的コントラスト学習機構を提案する。 具体的には,キーワード表現を反復的に洗練するために,正負対の対比相関によるキーワードグラフを提案する。 次に,単語が文分布から標本化されたノードであると仮定し,インスタンスレベルのコントラストとキーワードレベルのコントラストを構築する。 最後に、独立コントラストレベルのギャップを埋め、共通コントラスト消滅問題に対処するために、コントラスト間メカニズムを提案し、コントラスト付きキーワードノード間の差をインスタンス分布にそれぞれ測定する。 実験により,本モデルがパラフレージング,対話生成,ストーリーテリングタスクにおいて,競争ベースラインより優れていることが示された。

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