論文の概要: Model Criticism for Long-Form Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08444v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 04:35:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 15:53:33.900120
• Title: Model Criticism for Long-Form Text Generation
• Title（参考訳）: 長文生成のためのモデル批判
• Authors: Yuntian Deng, Volodymyr Kuleshov, Alexander M. Rush
• Abstract要約: 我々は,テキストの高レベル構造を評価するために,潜在空間におけるモデル批判という統計ツールを適用した。 我々は,コヒーレンス,コア,トピックスという,ハイレベルな談話の3つの代表的な側面について実験を行った。 トランスフォーマーベースの言語モデルでは、トピック構造をキャプチャできるが、構造コヒーレンスやモデリングコアスを維持するのが難しくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.13900836015122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models have demonstrated the ability to generate highly fluent text; however, it remains unclear whether their output retains coherent high-level structure (e.g., story progression). Here, we propose to apply a statistical tool, model criticism in latent space, to evaluate the high-level structure of the generated text. Model criticism compares the distributions between real and generated data in a latent space obtained according to an assumptive generative process. Different generative processes identify specific failure modes of the underlying model. We perform experiments on three representative aspects of high-level discourse -- coherence, coreference, and topicality -- and find that transformer-based language models are able to capture topical structures but have a harder time maintaining structural coherence or modeling coreference.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは高度に流動的なテキストを生成する能力を示したが、その出力が一貫性のある高レベル構造(例えば物語の進行)を維持しているかどうかは不明である。 本稿では,テキストの高レベル構造を評価するために,潜在空間におけるモデル批判という統計ツールを適用することを提案する。 モデル批判は、仮定生成プロセスに従って得られた潜在空間における実データと生成データの分布を比較する。 異なる生成プロセスは、基盤モデルの特定の障害モードを特定する。 コヒーレンス(coherence)、コリファレンス(coreference)、およびトピック性( topicality)の3つの代表的な側面について実験を行い、トランスフォーマティブベースの言語モデルがトピック構造をキャプチャできるが、構造コヒーレンスやモデリングコリファレンスを維持するのが難しいことを発見した。

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