論文の概要: Structure-Aware Path Inference for Neural Finite State Transducers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13614v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 07:03:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 15:54:36.511265
• Title: Structure-Aware Path Inference for Neural Finite State Transducers
• Title（参考訳）: ニューラル有限状態変換器の構造認識経路推定
• Authors: Weiting Tan, Chu-cheng Lin, Jason Eisner
• Abstract要約: ニューラル有限状態トランスデューサ (Neural finite-state Transducer, NFST) は、ニューロシンボリック・シークエンス・モデル(英語版)の表現的なファミリーを形成する。 与えられた入力文字列と出力文字列のペアを説明する潜在アライメントパスを命令する結果として生じる課題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.385573671312475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural finite-state transducers (NFSTs) form an expressive family of neurosymbolic sequence transduction models. An NFST models each string pair as having been generated by a latent path in a finite-state transducer. As they are deep generative models, both training and inference of NFSTs require inference networks that approximate posterior distributions over such latent variables. In this paper, we focus on the resulting challenge of imputing the latent alignment path that explains a given pair of input and output strings (e.g., during training). We train three autoregressive approximate models for amortized inference of the path, which can then be used as proposal distributions for importance sampling. All three models perform lookahead. Our most sophisticated (and novel) model leverages the FST structure to consider the graph of future paths; unfortunately, we find that it loses out to the simpler approaches -- except on an artificial task that we concocted to confuse the simpler approaches.
• Abstract（参考訳）: 神経有限状態トランスデューサ(nfsts)は、神経シンボリックシーケンストランスデューサモデル(neuralsymbolic sequence transduction model)の表現的ファミリーを形成する。 NFSTは、各文字列対を有限状態トランスデューサの潜在パスによって生成されたものとしてモデル化する。 これらは深層生成モデルであるため、NFSTのトレーニングと推論の両方には、そのような潜伏変数上の後方分布を近似する推論ネットワークが必要である。 本稿では,与えられた入力文字列と出力文字列のペア(例えば,トレーニング中に)を記述した潜在アライメントパスの計算結果に焦点をあてる。 我々は,経路の償却推定のための3つの自己回帰近似モデルを訓練し,重要サンプリングのための提案分布として使用できる。 3つのモデルすべてがルックヘッドを実行します。 我々の最も洗練された(そして新しい)モデルは、将来のパスのグラフを考えるためにFST構造を利用します。

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