Generell generering och manipulation av text är utmanande och har begränsad framgång jämfört med den senaste tidens djupa generativa modellering inom visuell domän. Detta dokument syftar till att generera rimliga text meningar, vars attribut kontrolleras genom att lära löses upp latenta representationer med utsedda semantik. Vi föreslår en ny neural generative modell som kombinerar variationella auto-encoders (VAEs) och holistiska attribut discriminators för effektiv införande av semantiska strukturer. Modellen kan alternativt ses som att förbättra VAE med wake-sömn-algoritmen för att utnyttja falska prover som extra träningsdata. Med differentierad approximation till diskreta textprover, tydliga begränsningar av oberoende attributkontroller, och effektivt samarbete lärande av generator och discriminatorer, vår modell lär sig tolkningsbara representationer från även bara ord annoteringar, och producerar meningar med önskade egenskaper av känsla och tempus. Kvantitativa experiment där utbildade klassificeringsgrundare används som utvärderare validerar noggrannheten hos generering av korta meningar och attribut.
Baserat på Variational Autoencoders och holistiska discriminatorer, REF föreslog en text generativ modell som heter Vae+Dis för att generera realistiska meningar med kontrollerade känslor och tempus, vars attribut kontrolleras genom lärande löses upp latenta representationer med utsedda semantik.
Toward Controlled Generation of Text
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}