論文の概要: A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02889v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 13:08:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 16:27:26.616071
• Title: A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text Generation
• Title（参考訳）: マルチアスペクト制御可能なテキスト生成用分布レンズ
• Authors: Yuxuan Gu, Xiaocheng Feng, Sicheng Ma, Lingyuan Zhang, Heng Gong, Bing Qin
• Abstract要約: マルチアスペクト制御可能なテキスト生成は、単一アスペクト制御よりも困難で実用的なタスクである。 既存手法は, 単一アスペクトから学習した複数のコントローラを融合することにより, 複雑なマルチアスペクト制御を実現する。 本稿では,複数属性分布の交点領域を直接探索して生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.97374410245602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-aspect controllable text generation is a more challenging and practical task than single-aspect control. Existing methods achieve complex multi-aspect control by fusing multiple controllers learned from single-aspect, but suffer from attribute degeneration caused by the mutual interference of these controllers. To address this, we provide observations on attribute fusion from a distributional perspective and propose to directly search for the intersection areas of multiple attribute distributions as their combination for generation. Our method first estimates the attribute space with an autoencoder structure. Afterward, we iteratively approach the intersections by jointly minimizing distances to points representing different attributes. Finally, we map them to attribute-relevant sentences with a prefix-tuning-based decoder. Experiments on the three-aspect control task, including sentiment, topic, and detoxification aspects, reveal that our method outperforms several strong baselines on attribute relevance and text quality and achieves the SOTA. Further analysis also supplies some explanatory support for the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: マルチアスペクト制御可能なテキスト生成は、シングルアスペクト制御よりも困難で実用的なタスクである。 既存手法は、単一視点から学習した複数のコントローラを融合させて複雑なマルチアスペクト制御を実現するが、これらのコントローラの相互干渉による特性劣化に悩まされる。 これに対処するために,分布論的観点から属性融合の観察を行い,生成のための組合せとして複数の属性分布の交点領域を直接探索することを提案する。 本手法では,まず属性空間をオートエンコーダ構造で推定する。 その後、異なる属性を表す点までの距離を最小化することで交差点に反復的に接近する。 最後に,属性関連文にプレフィックスチューニングに基づくデコーダでマッピングする。 感傷的・話題的・解毒的側面を含む3視点制御課題の実験により,本手法は属性関連性やテキスト品質に優れ,SOTAを達成できることを示す。 さらなる分析は、我々のアプローチの有効性に関する説明的支援も提供する。

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