潜在GLAT:並列テキスト生成のための潜在変数での Gl【JST・京大機械翻訳】

Bao Yu; Zhou Hao; Huang Shujian; Wang Dongqi; Qian Lihua; Dai Xinyu; Chen Jiajun; Li Lei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219724801770 整理番号：22P0325527

潜在GLAT:並列テキスト生成のための潜在変数での Gl【JST・京大機械翻訳】

$\textit{latent}$-GLAT: Glancing at Latent Variables for Parallel Text Generation

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発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,並列テキスト生成は,発電効率における成功のため,広く注目されている。多くの先進技術が,その発生品質を改善するために提案されているが,それらは,そのアプリケーションを制限するデータセットにおける一対多モード現象を克服するための訓練のための自己回帰モデルの支援を必要とする。本論文では,単語カテゴリ情報を捕捉し,先進的カリキュラム学習技法を呼び出し,マルチモダリティ問題を緩和するために,離散潜在変数を採用した潜在GLATを提案した。実験結果は,著者らの方法が自己回帰モデルの助けなしで強いベースラインを凌駕し,それはさらに並列復号パラダイムの応用シナリオを広げることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能

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