Parafrasgenerering är ett viktigt problem i NLP, särskilt i fråga svar, informationssökning, informationsutdrag, konversationssystem, för att nämna några. I detta dokument tar vi upp problemet med att generera parafraser automatiskt. Vår föreslagna metod är baserad på en kombination av djupa generativa modeller (VAE) med sekvens-till-sekvens modeller (LSTM) för att generera parafraser, givet en inmatning mening. Traditionella VAEs i kombination med återkommande neurala nätverk kan generera fri text, men de är inte lämpliga för parafrasgenerering för en viss mening. Vi tar itu med detta problem genom att konditionering både, kodare och avkodare sidor av VAE, på den ursprungliga meningen, så att det kan generera den givna meningens parafraser. Till skillnad från de flesta befintliga modeller är vår modell enkel, modulär och kan generera flera parafraser, för en viss mening. Kvantitativ utvärdering av den föreslagna metoden med hjälp av referensparafrasdata visar dess effektivitet och dess prestandaförbättringar jämfört med de senaste metoderna med en betydande marginal, medan kvalitativ mänsklig utvärdering visar att de genererade parafraserna är väl utformade, grammatiskt korrekta och relevanta för den ingående meningen. Dessutom utvärderar vi vår metod på en nyutgiven frågeparafras dataset, och etablerar en ny baslinje för framtida forskning.
Vårt arbete i parafrasgenerering liknar tillvägagångssättet i REF eftersom vår modell också är baserad på VAE.
A Deep Generative Framework for Paraphrase Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}