論文の概要: Formal Semantic Geometry over Transformer-based Variational AutoEncoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06230v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 17:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 01:37:54.389445
- Title: Formal Semantic Geometry over Transformer-based Variational AutoEncoder
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた変圧オートエンコーダの形式的意味幾何学
- Authors: Yingji Zhang, Danilo S. Carvalho, Ian Pratt-Hartmann, André Freitas,
- Abstract要約: 文意味論は,文意味論的な役割 - 単語内容の特徴 - の合成として構成され,形式的意味幾何学が提案される。
このような幾何学上の文ベクトルの移動を導くための新しい探索アルゴリズムを提案する。
実験結果から,形式的意味幾何学は文生成により良い制御と解釈をもたらす可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.209508287003155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Formal/symbolic semantics can provide canonical, rigid controllability and interpretability to sentence representations due to their \textit{localisation} or \textit{composition} property. How can we deliver such property to the current distributional sentence representations to control and interpret the generation of language models (LMs)? In this work, we theoretically frame the sentence semantics as the composition of \textit{semantic role - word content} features and propose the formal semantic geometry. To inject such geometry into Transformer-based LMs (i.e. GPT2), we deploy Transformer-based Variational AutoEncoder with a supervision approach, where the sentence generation can be manipulated and explained over low-dimensional latent Gaussian space. In addition, we propose a new probing algorithm to guide the movement of sentence vectors over such geometry. Experimental results reveal that the formal semantic geometry can potentially deliver better control and interpretation to sentence generation.
- Abstract（参考訳）: 形式的/記号的意味論は、その \textit{localisation} や \textit{composition} プロパティによって、標準的で厳密な制御性と文表現への解釈性を提供することができる。
言語モデル(LM)の生成を制御・解釈するために、そのような特性を現在の分散文表現にどのように提供できるか。
本研究では, 文意味論を<textit{semantic role - word content}特徴の合成として理論的にフレーム化し, 形式的意味幾何学を提案する。
このような幾何学をトランスフォーマーベースのLM(すなわちGPT2)に注入するために、トランスフォーマーベースの変分オートエンコーダを監督的アプローチで展開し、低次元の潜在ガウス空間上で文生成を操作・説明することができる。
さらに,このような幾何学上の文ベクトルの移動を誘導する新しい探索アルゴリズムを提案する。
実験結果から,形式的意味幾何学は文生成により良い制御と解釈をもたらす可能性が示唆された。
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