This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in reinforcement learning. It explains how GANs can be viewed as training a generator to fool a discriminator, similar to how policies are trained in reinforcement learning.
This document contains charts and graphs comparing the performance of different neural network architectures (Transformer, LSTM, CNN) on various NLP tasks. It evaluates models trained on different datasets and with different levels of supervision and presents the results in bar graphs with performance metrics like accuracy on the y-axis and model types on the x-axis.
Variational Template Machine for Data-to-Text Generationharmonylab
公開URL:https://openreview.net/forum?id=HkejNgBtPB
出典:Rong Ye, Wenxian Shi, Hao Zhou, Zhongyu Wei, Lei Li : Variational Template Machine for Data-to-Text Generation, 8th International Conference on Learning Representations(ICLR2020), Addis Ababa, Ethiopia (2020)
概要:Table形式の構造化データから文章を生成するタスク(Data-to-Text)において、Variational Auto Encoder(VAE)ベースの手法Variational Template Machine(VTM)を提案する論文です。Encoder-Decoderモデルを用いた既存のアプローチでは、生成文の多様性に欠けるという課題があります。本論文では多様な文章を生成するためにはテンプレートが重要であるという主張に基づき、テンプレートを学習可能なVAEベースの手法を提案します。提案手法では潜在変数の空間をテンプレート空間とコンテンツ空間に明示的に分離することによって、正確で多様な文生成が可能となります。また、table-textのペアデータだけではなくtableデータのないraw textデータを利用した半教師あり学習を行います。
This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in reinforcement learning. It explains how GANs can be viewed as training a generator to fool a discriminator, similar to how policies are trained in reinforcement learning.
This document contains charts and graphs comparing the performance of different neural network architectures (Transformer, LSTM, CNN) on various NLP tasks. It evaluates models trained on different datasets and with different levels of supervision and presents the results in bar graphs with performance metrics like accuracy on the y-axis and model types on the x-axis.
Variational Template Machine for Data-to-Text Generationharmonylab
公開URL:https://openreview.net/forum?id=HkejNgBtPB
出典:Rong Ye, Wenxian Shi, Hao Zhou, Zhongyu Wei, Lei Li : Variational Template Machine for Data-to-Text Generation, 8th International Conference on Learning Representations(ICLR2020), Addis Ababa, Ethiopia (2020)
概要:Table形式の構造化データから文章を生成するタスク(Data-to-Text)において、Variational Auto Encoder(VAE)ベースの手法Variational Template Machine(VTM)を提案する論文です。Encoder-Decoderモデルを用いた既存のアプローチでは、生成文の多様性に欠けるという課題があります。本論文では多様な文章を生成するためにはテンプレートが重要であるという主張に基づき、テンプレートを学習可能なVAEベースの手法を提案します。提案手法では潜在変数の空間をテンプレート空間とコンテンツ空間に明示的に分離することによって、正確で多様な文生成が可能となります。また、table-textのペアデータだけではなくtableデータのないraw textデータを利用した半教師あり学習を行います。
2. RIKEN AIP / Tohoku University
文法誤り訂正(GEC)
1
• テキストに含まれる文法誤りを自動訂正するタスク
− 入力: 文法誤りを含む文
− 出力: 文法的に正しい文
Machine is design to help people.
Machines are designed to help people.
主流なアプローチ:機械翻訳(MT)の一種と見なして解く
Ø 誤りを含む文から正しい文への翻訳タスク
モデル(例: Encoder-Decoder)
10. RIKEN AIP / Tohoku University
学習者コーパスを用いた実データ構築
9
1. ERRANTを用いて誤りタイプおよび訂正パターンを自動付与
2. 一文一誤りになるようにデータを分割
3. データ全体で訂正パターンに基づいてソートし,パターンに重複
があるものを学習,重複のないものを評価にし未知の語彙設定を構築
Alison [go → goes] to a bus stop and she [waiting → waits] for a bus .
Alison go to a bus stop and she [waiting → waits] for a bus .
Alison [go → goes] to a bus stop and she waiting for a bus .
VERB:SVA VERB:FORM
VERB:SVA
VERB:FORM
11. RIKEN AIP / Tohoku University
自動構築した誤り訂正ペアデータ例
10
1
VERB:SVA Every white dog *run/runs quickly My mother and father *is/are really an affectionate couple
VERB:FORM Some white dogs *running/ran quickly I am interested in *work/working with you
WO *White every/Every white dog ran quickly I’ve never seen it *before like this/like this before
MORPH Some white dogs ran *quick/quickly We have a good *relation/relationship , she is my main friend
NOUN:NUM Every *dogs/dog ran You know that I love action *film/films like this
Every dog *smile/smiles awkwardly
smiles
Bryant [9]
VERB:SVA
VERB:FORM WO
MORPH NOUN:NUM 5
人工データ:語彙や構文が制限された文
実データ:語彙および構文に多様性がある文