Parafrasering förekommer på olika granularitetsnivåer, såsom lexikal nivå, fasalnivå och sentiell nivå. Detta papper presenterar Decomposable Neural Parafras Generator (DNPG), en Transformer-baserad modell som kan lära sig och generera parafraser av en mening på olika nivåer av granularitet på ett lösryckt sätt. Specifikt är modellen består av flera kodare och dekodrar med olika strukturer, som var och en motsvarar en specifik granularitet. Den empiriska studien visar att upplösningsmekanismen i DNPG gör parafrasgenerering mer tolkningsbar och kontrollerbar. Baserat på DNPG utvecklar vi ytterligare en oövervakad domänanpassningsmetod för parafrasgenerering. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen uppnår konkurrenskraftig in-domänprestanda jämfört med de toppmoderna neurala modellerna, och betydligt bättre prestanda vid anpassning till en ny domän.
REF lär sig parafrasera på olika nivåer av granularitet (nämligen menings- och ordnivåparafrasering), även på ett övervakat sätt.
Decomposable Neural Paraphrase Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}