从解耦的句法与语义空间生成句子
计算与语言
2019-07-15 v1
摘要
变分自编码器（VAEs）因对潜空间的正则化而广泛用于自然语言生成。然而，从连续潜空间生成句子并未显式建模句法信息。在本文中，我们提出从解耦的句法和语义空间生成句子。我们提出的方法通过使用线性化树序列在 VAE 的潜空间中显式建模句法信息，从而取得更好的语言生成性能。此外，在解耦的句法和语义潜空间中采样的优势使我们能够执行新颖应用，例如无监督释义生成和句法迁移生成。实验结果表明，与最先进的相关工作相比，我们提出的模型在各种任务中取得了相似或更好的性能。
引用
@article{arxiv.1907.05789,
title = {Generating Sentences from Disentangled Syntactic and Semantic Spaces},
author = {Yu Bao and Hao Zhou and Shujian Huang and Lei Li and Lili Mou and Olga Vechtomova and Xinyu Dai and Jiajun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05789},
year = {2019}
}
备注
11 pages, accepted in ACL-2019