論文の概要: Joint Generator-Ranker Learning for Natural Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13974v3
• Date: Sun, 28 May 2023 13:51:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 03:59:16.553720
• Title: Joint Generator-Ranker Learning for Natural Language Generation
• Title（参考訳）: 自然言語生成のためのジョイントジェネレータ・ランカー学習
• Authors: Weizhou Shen, Yeyun Gong, Yelong Shen, Song Wang, Xiaojun Quan, Nan Duan, Weizhu Chen
• Abstract要約: JGRは、ジェネレータとローダを単一のフレームワークに統合する、新しいジョイントトレーニングアルゴリズムである。 ジェネレータとランク装置を反復的に更新することにより、JGRは学習を効果的に調和させ、共同で品質を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.16268050116717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generate-then-rank is a widely used mechanism for text generation, where a generator produces multiple text candidates and a ranker chooses the best one among the text candidates. However, existing methods usually train the generator and the ranker individually, neglecting the mutual feedback that could further enhance the generation quality. To tackle this limitation, we propose JGR, a novel joint training algorithm that integrates the generator and the ranker in a single framework. JGR optimizes the generator with a hybrid objective that combines data likelihood and ranker reward, and trains the ranker with a contrastive loss that compares the generator outputs. By iteratively updating the generator and the ranker, JGR can effectively harmonize their learning and enhance their quality jointly. We evaluate JGR on various text generation tasks and demonstrate that it surpasses existing methods on four public datasets across three common generation scenarios. Our code and models are publicly available at https://github.com/microsoft/ProphetNet/tree/master/JGR.
• Abstract（参考訳）: Generate-then-rankはテキスト生成のための広く使われているメカニズムであり、ジェネレータは複数のテキスト候補を生成し、ローダはテキスト候補の中で最良のものを選択する。 しかし、既存の手法は通常、ジェネレータとランチャーを個別に訓練し、相互フィードバックを無視して生成品質をさらに向上させる。 この制限に対処するために,ジェネレータとランカを単一のフレームワークに統合した新しい共同学習アルゴリズムであるJGRを提案する。 JGRは、データ可能性とランサー報酬を組み合わせたハイブリッド目的でジェネレータを最適化し、ジェネレータ出力と比較する対照的な損失でローダを訓練する。 ジェネレータとランク装置を反復的に更新することにより、JGRは学習を効果的に調和させ、共同で品質を高めることができる。 各種テキスト生成タスクにおけるJGRの評価を行い,3つの共通生成シナリオにおける4つの公開データセット上の既存手法を超えることを示す。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/microsoft/ProphetNet/tree/master/JGRで公開されています。

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