I detta dokument presenterar vi en metod för kontradiktorisk upplösning av textrepresentationen. Denna metod kan användas för att bryta ner en indatamening i flera oberoende vektorer, som var och en av dem ansvarar för en specifik aspekt av indatameningen. Vi utvärderar den föreslagna metoden på två fallstudier: omvandlingen mellan olika sociala register och diakronisk språkförändring. Vi visar att den föreslagna metoden är kapabel till finkornig kontrollerad förändring av dessa aspekter av inmatningssatsen. Den lär sig också en kontinuerlig (snarare än kategorisk) representation av meningens stil, vilket är mer språkligt realistiskt. Modellen använder sig av kontradiktorisk motivationsträning och inkluderar en speciell motivationsförlust, som agerar tvärtemot discriminatorn och uppmuntrar till en bättre nedbrytning. Dessutom utvärderar vi den erhållna betydelsen inbäddningar på en nedströmsuppgift av parafras upptäckt och visar att de avsevärt överträffar inbäddningarna av en vanlig autoenkoder.
I REF introduceras också en särskild komponent för att kontrollera semantiska aspekter av latenta representationer och en kontradiktorisk motivationsutbildning som inkluderar en särskild motivationsförlust för att uppmuntra en bättre nedbrytning.
Adversarial Decomposition of Text Representation
{'venue': 'Proceedings of the 2019 Conference of the North', 'journal': 'Proceedings of the 2019 Conference of the North', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}