Vi föreslår en ämnesstyrd variantal autoencoder (TGVAE) modell för textgenerering. Distinct från befintliga variational autoencoder (VAE) baserade metoder, som antar en enkel Gaussian före latent kod, vår modell specificerar den tidigare som en Gaussian blandning modell (GMM) parametrized av en neural ämne modul. Varje blandningskomponent motsvarar ett latent ämne, som ger vägledning för att generera meningar under ämnet. Den neurala ämnesmodulen och den VAE-baserade neuralsekvensmodulen i vår modell lärs ut gemensamt. I synnerhet tillämpas en sekvens av inverterbara hushållsomvandlingar för att ge den ungefärliga bakre delen av den latenta koden med hög flexibilitet under modellinferensen. Experimentella resultat visar att vår TGVAE överträffar alternativa metoder för både villkorslös och villkorslös textgenerering, vilket kan generera semantiska meningar med olika ämnen. )...................................................................................................................................................
REF använder en oövervakad metod med hjälp av en VAE med Gaussian blandning innan för ämnesmodellering.
Topic-Guided Variational Autoencoders for Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}