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预训练的结构化生成变换器：规模化的无监督句法语言模型
内容提要
本文研究了如何通过结构性解析提升Transformer语言模型的句法推理能力，提出了Tree-Planted Transformers（TPT）和结构化语言生成模型（SLGM），展示了在无监督条件下有效学习句法结构的潜力，实验结果表明这些模型在多个任务中具有优越的泛化能力。
关键要点
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研究了结构性解析对Transformer语言模型句法推理能力的提升。
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提出了Tree-Planted Transformers（TPT）模型，能够在无显式句法监督下反映自然语言的句法结构。
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提出了结构化语言生成模型（SLGM），结合新的损失函数和推理方法以更好地泛化结构化输出。
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研究旨在提高图模型在零样本学习场景中的泛化能力，探索自我监督的图结构信号。
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提出了基于多流Transformer的韵律感知生成口语语言模型，显著提高了韵律和内容建模能力。
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介绍了基于句法指导的Transformer模型（SynST），提高了翻译速度和BLEU分数。
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提出了带有两个阶段微调机制的结构化图文模型，显著提高文本生成指标。
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使用图形遮盖的预训练策略提高图到文本生成任务的效果，取得了最新最好成果。
延伸问答
Tree-Planted Transformers（TPT）模型的主要特点是什么？
TPT模型能够在没有显式句法监督的情况下，通过树状结构反映自然语言的句法结构，并在句法评估中表现出色。
结构化语言生成模型（SLGM）是如何提高结构化输出的泛化能力的？
SLGM结合新的损失函数和推理方法，以更好地泛化结构化输出。
这项研究如何提升Transformer模型在零样本学习中的表现？
研究通过发展面向图结构知识的大型语言模型，并利用图指示调整范式，探索自我监督的图结构信号，从而提高零样本学习的泛化能力。
基于句法指导的Transformer模型（SynST）有什么优势？
SynST模型在预测分块解析树后，可以自动并行生成目标语言的所有标记，提高了翻译速度和BLEU分数。
韵律感知生成口语语言模型的主要贡献是什么？
该模型利用韵律为生成式预训练提供了更好的理解和生成能力，显著提高了韵律和内容建模能力。
如何通过图形遮盖的预训练策略提高图到文本生成任务的效果？
该策略通过图形遮盖来增强预训练模型的效果，取得了最新的最好成果，尤其在低资源设置中表现有效。
