Multi-Attribute Linguistic Tuning for Controlled Paraphrase Generation

要約

我々は、英語の 40 の言語属性の正確な制御と微調整を可能にする、言い換え生成への新しいアプローチを紹介します。
私たちのモデルは、ソース文と必要な言語属性を入力として受け取り、必要な属性を満たすソースの言い換えを生成するエンコーダー/デコーダー アーキテクチャです。
推論時に高品質の出力を保証するために、私たちのメソッドには、言語属性の埋め込みを段階的に調整して、言い換え生成に必要な属性の最も近くて最も達成可能な構成を見つける品質管理メカニズムが装備されています。
最近の制御可能な発電モデルと比較することにより、私たちの方法の有効性を評価します。
実験結果は、提案されたモデルが、望ましい言語属性を満たす言い換えを生成する際にベースラインよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

We present a novel approach to paraphrase generation that enables precise control and fine-tuning of 40 linguistic attributes for English. Our model is an encoder-decoder architecture that takes as input a source sentence and desired linguistic attributes, and produces paraphrases of the source that satisfy the desired attributes. To guarantee high-quality outputs at inference time, our method is equipped with a quality control mechanism that gradually adjusts the embedding of linguistic attributes to find the nearest and most attainable configuration of desired attributes for paraphrase generation. We evaluate the effectiveness of our method by comparing it to recent controllable generation models. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms baselines in generating paraphrases that satisfy desired linguistic attributes.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google