論文の概要: A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14671v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 18:36:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 00:40:34.705402
• Title: A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理における拡散モデルの検討
• Authors: Hao Zou, Zae Myung Kim, Dongyeop Kang
• Abstract要約: 拡散モデルは、ネットワークや多様体にまたがる情報や信号の拡散を捉える。 本稿は,NLPで使用される拡散モデルの異なる定式化,その強度と限界,それらの応用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.233768932957771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This survey paper provides a comprehensive review of the use of diffusion models in natural language processing (NLP). Diffusion models are a class of mathematical models that aim to capture the diffusion of information or signals across a network or manifold. In NLP, diffusion models have been used in a variety of applications, such as natural language generation, sentiment analysis, topic modeling, and machine translation. This paper discusses the different formulations of diffusion models used in NLP, their strengths and limitations, and their applications. We also perform a thorough comparison between diffusion models and alternative generative models, specifically highlighting the autoregressive (AR) models, while also examining how diverse architectures incorporate the Transformer in conjunction with diffusion models. Compared to AR models, diffusion models have significant advantages for parallel generation, text interpolation, token-level controls such as syntactic structures and semantic contents, and robustness. Exploring further permutations of integrating Transformers into diffusion models would be a valuable pursuit. Also, the development of multimodal diffusion models and large-scale diffusion language models with notable capabilities for few-shot learning would be important directions for the future advance of diffusion models in NLP.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)における拡散モデルの利用について概説する。 拡散モデル(英: Diffusion model)は、ネットワークや多様体にまたがる情報や信号の拡散を捉えることを目的とした数学モデルのクラスである。 NLPでは、自然言語生成、感情分析、トピックモデリング、機械翻訳などの様々な応用で拡散モデルが使われている。 本稿では,NLPにおける拡散モデルの異なる定式化,その強度と限界,応用について論じる。 また、拡散モデルと代替生成モデルとの徹底的な比較を行い、特に自己回帰(AR)モデルを強調し、拡散モデルとともにトランスフォーマーがいかに多様なアーキテクチャを組み込むかを検討する。 ARモデルと比較して、拡散モデルは、並列生成、テキスト補間、構文構造や意味的内容などのトークンレベルの制御、堅牢性に対して大きな利点がある。 トランスフォーマーを拡散モデルに統合するさらなる応用を探求することは、価値ある追求である。 また,nlpにおける拡散モデルの発展に向けて,多変量拡散モデルや,数発学習の特長を持つ大規模拡散言語モデルの開発が重要となる。

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