Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion Models in NLP: A Survey

論文の概要: Diffusion Models in NLP: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07576v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 01:53:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 16:42:18.147962
Title: Diffusion Models in NLP: A Survey
Title（参考訳）: nlpにおける拡散モデル:調査
Authors: Yuansong Zhu, Yu Zhao
Abstract要約: 拡散モデルは深層生成モデルの強力なファミリーとなり、多くのアプリケーションで記録的な性能を発揮している。本稿ではまず,拡散モデルの基本理論の概要と導出を行い,自然言語処理分野における拡散モデルの研究成果について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5138755188783584
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models have become a powerful family of deep generative models, with record-breaking performance in many applications. This paper first gives an overview and derivation of the basic theory of diffusion models, then reviews the research results of diffusion models in the field of natural language processing, from text generation, text-driven image generation and other four aspects, and analyzes and summarizes the relevant literature materials sorted out, and finally records the experience and feelings of this topic literature review research.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、多くのアプリケーションで記録的な性能を持つ、深い生成モデルの強力なファミリーとなっている。本稿では,まず拡散モデルの基本理論の概要と導出を行い,テキスト生成,テキスト駆動画像生成,その他4つの側面から自然言語処理の分野での拡散モデルの研究結果をレビューし,関連文献の分類と要約を行い,最後に,文献レビュー研究の経験と感想を記録する。

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