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基于扰动屏蔽的有效无监督约束文本生成

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内容提要

本文提出了一种基于强化学习的自我监督预训练框架，利用自适应掩码技术优化语言模型在问答等任务中的表现。通过神经掩码生成器和基于鉴别器的解码方法，显著提高了文本生成的质量和多样性，并探讨了无监督机器翻译和情感转移方法的有效性。

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提出了一种基于强化学习的自我监督预训练框架，使用自适应掩码技术优化语言模型在问答任务中的表现。
使用神经掩码生成器自动生成优化的自适应掩码，优于基于规则的掩码策略。
通过鉴别器引导的解码方法控制大型语言模型生成的长文本，避免了对模型的微调。
提出了图形遮盖的预训练策略，提高了图到文本生成任务的效果，并在低资源设置中表现良好。
引入了Text-Conditioned Token Selection方案和Frequency Adaptive Sampling策略，显著提高了生成图像的质量和文本对齐度。
提出了一种无监督机器翻译的新方法，通过对大规模无标签单语语料库进行聚类，生成改写句子。
基于AM-ST模型的情感转移方法，通过学习任务相关的蒙版参数，优于现有方法。

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基于扰动屏蔽的无监督约束文本生成方法利用自适应掩码技术和强化学习框架，优化语言模型在特定任务中的表现，尤其是在问答和文本生成任务中。

自适应掩码技术通过神经掩码生成器自动生成优化的掩码，相比于基于规则的掩码策略，能够更好地考虑文本中词汇的重要性，从而提高生成文本的质量和多样性。

该方法通过对大规模无标签单语语料库进行聚类，生成改写句子，避免了对双语句对的依赖，并允许人类干预模型以生成多样化的改写语句。

通过在解码过程中使用鉴别器引导的 Monte Carlo Tree Search 方法，可以动态地应用限制条件，控制大型语言模型生成的长文本，避免对模型的微调。

Text-Conditioned Token Selection方案通过文本信息的本地化监督选择最优选项，显著提高生成图像的质量和与文本的语义对齐度。

情感转移方法基于AM-ST模型，通过学习任务相关的蒙版参数，使用情感感知掩膜语言模型捕捉多级语义，从而实现情感的有效转移。

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