Automatisk generering av parafraser från en viss mening är en viktig men utmanande uppgift i behandling av naturligt språk (NLP). I detta dokument presenterar vi en djupt förstärkande inlärningsmetod för parafrasgenerering. Vi föreslår särskilt en ny ram för uppgiften, som består av en generator och en utvärderare, som båda har lärt sig av data. Generatorn, byggd som en sekvens till följd lärande modell, kan producera parafraser ges en mening. Utvärderaren, utformad som en djup matchande modell, kan bedöma om två meningar är parafraser av varandra. Generatorn tränas först genom djupt lärande och finjusteras sedan ytterligare genom att förstärka lärandet där belöningen ges av utvärderaren. För att utvärderarens lärande föreslår vi två metoder som bygger på övervakat lärande respektive omvänt förstärkande lärande, beroende på vilken typ av utbildningsdata som finns tillgängliga. Experimentella resultat på två datauppsättningar visar att de föreslagna modellerna (generatorerna) kan producera mer exakta parafraser och överträffa de senaste metoderna i parafrasgenerering i både automatisk utvärdering och mänsklig utvärdering.
REF använde förstärkningslärande för parafrasgenereringsuppgift.
Paraphrase Generation with Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}