論文の概要: DECIDER: A Dual-System Rule-Controllable Decoding Framework for Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01954v3
• Date: Sun, 7 Jul 2024 15:32:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-10 02:29:06.901314
• Title: DECIDER: A Dual-System Rule-Controllable Decoding Framework for Language Generation
• Title（参考訳）: DECIDER: 言語生成のためのデュアルシステムルール制御可能なデコードフレームワーク
• Authors: Chen Xu, Tian Lan, Changlong Yu, Wei Wang, Jun Gao, Yu Ji, Qunxi Dong, Kun Qian, Piji Li, Wei Bi, Bin Hu,
• Abstract要約: 制約付き復号法は,事前学習言語モデル(PLM)が生成するテキストの意味やスタイルを,推論中に特定のターゲット語を用いて制御することを目的としている。 我々は, PLM を制御するためのタスクの完了方法に関するルールをプログラムできる新しい復号化フレームワーク DECIDER を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.07295906718989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Constrained decoding approaches aim to control the meaning or style of text generated by a Pre-trained Language Model (PLM) using specific target words during inference. However, these methods often guide plausible continuations by greedily selecting targets, which, while completing the task, may disrupt the natural patterns of human language generation. In this work, we propose a novel decoding framework, DECIDER, which enables us to program rules on how we complete tasks to control a PLM. Differing from previous work, our framework transforms the encouragement of target words into the encouragement of all words that satisfy the rule. Specifically, DECIDER is a dual system where a PLM is equipped with a First-OrderLogic (FOL) reasoner to express and evaluate the rules, and a decision function to merge the outputs from both systems to steer the generation. Experiments on CommonGen and PersonaChat demonstrate that DECIDER can effectively follow given rules to achieve generation tasks in a more human-like manner.
• Abstract（参考訳）: 制約付き復号法は,事前学習言語モデル(PLM)が生成するテキストの意味やスタイルを,推論中に特定のターゲット語を用いて制御することを目的としている。 しかし,これらの手法は,課題を完了しながら,人間の言語生成の自然なパターンを乱すおそれのある目標の選択によって,もっともらしい継続を導くことがしばしばある。 本研究では, PLM を制御するためのタスクの完了方法に関するルールをプログラムできる新しいデコードフレームワーク DECIDER を提案する。 従来の研究と異なり,我々の枠組みは,対象単語の奨励をルールを満たすすべての単語の奨励に変換する。 具体的には、PLMがルールを表現および評価するための第一次論理(FOL)推論器と、両方のシステムからの出力をマージして生成を操る決定関数を備えた二重システムである。 CommonGenとPersonaChatの実験は、DECDERが与えられたルールを効果的に従って、より人間的な方法で生成タスクを達成できることを実証している。

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