Ali se lahko Cyclegan uporablja za prevod besedila v besedilo

Cyclegan je znan po svoji sposobnosti učenja preslikav med dvema domenama, ne da bi potrebovali seznanjene primere usposabljanja, kar obravnava pomemben izziv pri številnih besedilnih nalogah, kjer obsežne vzporedne korporacije (seznanjeni besedilni primeri) morda ne bodo na voljo. Cyclegan deluje z učenjem dveh preslikav: enega od domene A do domene B, in drugo od domene B do domene A z uporabo nasprotnega treninga. Ključna inovacija je izguba doslednosti cikla, ki zagotavlja, da se ob preslikavi vzorca iz ene domene v drugo in spet vrne, vrne se na prvotni vhod. Ta ciklična omejitev pomaga ohranjati doslednost vsebine kljub delu z neobremenjenimi podatki.

Aplikacija za prenos sloga besedila

Prenos besedilnega sloga je postopek preoblikovanja vsebine v novem slogu ob ohranjanju izvirne vsebine in pomena. Glede na težave pri pridobivanju seznanjenih besedilnih podatkov, pri katerih je isti stavek zapisan v več stilih, je še posebej ugodna neparna metodologija usposabljanja Cyclegana. Raziskovalci so uvedli modele, ki temeljijo na Cycleganu, za prenos sloga med različnimi pisalnimi slogi, kot so poezija različnih avtorjev ali spreminjajoča se polarnost občutkov (npr. Od pozitivnih do negativnih občutkov in obratno).

Na primer, v poskusih z Yelp Reviews je cikel, prilagojen za prenos besedilnega sloga (včasih imenovan TextCyclegan), pokazal sposobnost proizvodnje tekočih in stilistično natančnih transformacij, ne da bi bilo treba vzporedno besedilo. Model se je naučil prenos dvosmernega sloga, ki je pozitivne ocene prevajal v negativne in obratno, medtem ko je v veliki meri vzdrževal prvotno vsebino. Vendar je uspešnost neenakomerna, saj nekateri prenosi (npr. Negativni na pozitivno) dosegajo večjo natančnost kot nasprotno, kar kaže na izzive v stilu in vsebini razstave v besedilu v primerjavi s slikami.

Arhitektura vključuje generatorje in diskriminatorje, specializirane za besedilne podatke, pogosto uporablja vdelave ali zaporedne modele za predstavljanje besedila. Izguba doslednosti cikla spodbuja prevedeno besedilo, ko je prevedeno nazaj, da dobi izvirno besedilo, ki pomaga pri ohranjanju semantičnega pomena med spremembami sloga. Kljub obljubi ostaja popoln prenos sloga v besedilu izziv, občasno zadrževanje izvirnih besed na občutku ali generacija nevtralnega besedila namesto pravilne slogovne preobrazbe.

Cyclegan za prevajanje nevronskih strojev (NMT)

Načela Cyclegana so bila razširjena tudi na prevod nevronskih strojev, zlasti za ne-vzporedne korporacije. Tradicionalni nadzorovani NMT se močno zanaša na velike seznanjene nabore podatkov, ki niso na voljo za številne jezikovne pare. Z uporabo izgube doslednosti cikla so modeli usposobljeni za prevajanje stavkov iz jezika A v jezik B in nazaj v jezik A, s ciljem, da ta prevod v krogu rekonstruira izvirno besedilo zvesto.

Nedavni primer je Framework Cyclegn, arhitektura, ki temelji na transformatorjih, ki jo je navdihnil Cyclegan. Uvaja cikel dosleden pristop k prevodu strojnega stroja, ki ne zahteva vzporednega besedilnega korpusa. Dva modela sta usposobljena hkrati: en prevajanje iz vira v ciljni jezik in drug model za obratno. Cilj usposabljanja spodbuja postopek prevajanja, da je obrnjen, kar pomeni, da za nazaj prevod ustvari izvirni vnos. Ta pristop je pokazal obetavne rezultate pri učenju prevajalskih nalog med jezikovnimi pari z nedostopnimi nabori podatkov, zaradi česar je prepričljiv način za nizke vire in premajhne jezike.

Izzivi in ​​prilagoditve za besedilo

Medtem ko je okvir Cyclegan konceptualno prenosljiv iz slik v besedilo, besedilni podatki predstavljajo edinstvene izzive:

- Diskretna predstavitev: Slike so neprekinjeno cenjeni podatki, ki omogočajo nemotene gradientne tokove, potrebne pri usposabljanju GAN; Besedilo je diskretno, zahtevajo vdelave in včasih ojačitvene učne ali gradientne ocene tehnike za ravnanje z diskretnimi izidi žetona.
- Ohranjanje semantike: Za razliko od slik, kjer se slogi večinoma nanašajo na videz, besedilo zahteva ohranjanje pomenskega pomena, medtem ko spreminja slog, ki je bolj zapleten zaradi nianse v jeziku, slovnici in kontekstu.
- Ocenjevalne metrike: Ocenjevanje besedila vključuje tekočnost, ohranjanje vsebine in natančnost sloga, ki jih je subjektivno in težje količinsko določiti v primerjavi z natančnostjo na ravni slikovnih pik na slikah.
- Arhitektura modela: Generatorji in diskriminatorji za besedilo morajo obravnavati zaporedne podatke z uporabo modelov, kot so LSTM, GRUS ali Transformers. Originalna konvolucijska omrežja Cyclegana morajo biti ustrezno prilagojena.

Povzetek primerov uporabe

- Prenos besedilnega sloga: Cyclegan je bil uspešno uporabljen za prenos besedilnega sloga brez seznanjenih podatkov, kot je prenos občutkov ali preoblikovanje avtorskega sloga, ohranjanje ravnotežja med zadrževanjem vsebine in slogovno spreminjanjem.
- Prevajanje nenadzorovanega nevronskega stroja: Z uveljavljanjem konsistentnosti cikla se lahko modeli, navdihnjeni s ciklom, naučijo prevajalskih preslikav iz neprimernih dvojezičnih korpusov, kar olajša potrebo po dragih vzporednih naborih podatkov.
-Besedilo do slike in slike v besedilo: Povezane multimodalne naloge uporabljajo doslednost cikla za ustvarjanje slik iz besedila in napisov iz slik, ki prikazujejo vsestranskost Cyclegana pri ravnanju z besedilnimi podatki.

Napredek in raziskovalni napovedi

Nedavne raziskave se še naprej prilagajajo in izboljšujejo Cyclegan za besedilne naloge z vključevanjem boljšega usposabljanja na ravni zaporedja, učenje s samoplačilom in arhitekture, ki temeljijo na transformatorjih. Prizadevanja se osredotočajo na izboljšanje razpadanja v stilu, stabilnosti treninga in natančnosti prevajanja, zlasti za jezike ali domene z nizkimi viri, kjer je vzporedna pomanjkanje podatkov prepovedana.

Za zaključek se lahko Cyclegan učinkovito uporablja za prevajanje in prenos besedila v besedilo in prenos sloga, s pomočjo neparnih podatkov z izgubami doslednosti cikla in nasprotnega usposabljanja. Zaradi tega je močno orodje za naloge NLP, kjer je pridobivanje seznanjenih korpusov težko, kar omogoča prevode in preobrazbe, ki ohranjajo semantično vsebino, medtem ko spreminjajo slog ali jezik. Vendar prilagoditve za diskretne podatke, semantično ohranjanje in kompleksnosti vrednotenja razlikujejo aplikacije besedila od uporabe CycleGan na sliki. Ta stalna dogajanja še naprej širijo uporabnost Cyclegana v besedilni domeni.