Cyclegan สามารถใช้สำหรับการแปลแบบข้อความเป็นข้อความ

Cyclegan โดดเด่นสำหรับความสามารถในการเรียนรู้การแมประหว่างสองโดเมนโดยไม่ต้องใช้ตัวอย่างการฝึกอบรมที่จับคู่ซึ่งจัดการกับความท้าทายที่สำคัญในงานข้อความจำนวนมากที่อาจไม่สามารถใช้งานได้ Cyclegan ดำเนินการโดยการเรียนรู้การแมปสองครั้ง: หนึ่งจากโดเมน A ถึงโดเมน B และวินาทีจากโดเมน B ไปยังโดเมน A โดยใช้การฝึกอบรมที่เป็นปฏิปักษ์ นวัตกรรมที่สำคัญคือการสูญเสียความสอดคล้องของวัฏจักรซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าเมื่อตัวอย่างถูกแมปจากโดเมนหนึ่งไปยังอีกโดเมนและกลับมาอีกครั้งมันจะกลับไปที่อินพุตดั้งเดิม ข้อ จำกัด วงจรนี้ช่วยรักษาความสอดคล้องของเนื้อหาแม้จะทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีคู่

แอปพลิเคชันการถ่ายโอนสไตล์ข้อความ

การถ่ายโอนรูปแบบข้อความเป็นกระบวนการของเนื้อหาการเปลี่ยนรูปแบบใหม่ในรูปแบบใหม่ในขณะที่รักษาเนื้อหาและความหมายดั้งเดิม เมื่อพิจารณาถึงความยากลำบากในการได้รับข้อมูลข้อความที่จับคู่ซึ่งประโยคเดียวกันนี้เขียนในหลายรูปแบบวิธีการฝึกอบรมที่ไม่มีคู่ของ Cyclegan นั้นเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง นักวิจัยได้ใช้โมเดลที่ใช้ Cyclegan สำหรับการถ่ายโอนสไตล์ระหว่างรูปแบบการเขียนที่แตกต่างกันเช่นบทกวีของผู้เขียนที่แตกต่างกันหรือการเปลี่ยนแปลงขั้วความเชื่อมั่น (เช่นจากความรู้สึกเชิงบวกไปจนถึงความเชื่อมั่นเชิงลบและในทางกลับกัน)

ตัวอย่างเช่นในการทดลองกับรีวิว Yelp, cyclegan ที่ปรับให้เหมาะกับการถ่ายโอนสไตล์ข้อความ (บางครั้งเรียกว่า textcyclegan) แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการผลิตการเปลี่ยนแปลงที่คล่องตัวและมีความแม่นยำแบบโวหารโดยไม่ต้องใช้ข้อความแบบขนาน แบบจำลองได้เรียนรู้การถ่ายโอนสไตล์แบบสองทิศทางแปลความคิดเห็นเชิงบวกเป็นแบบลบและสิ่งที่ตรงกันข้ามในขณะที่ยังคงรักษาเนื้อหาต้นฉบับเป็นส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพไม่สม่ำเสมอโดยมีการถ่ายโอนบางส่วน (เช่นลบเป็นบวก) เพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงกว่าสิ่งที่ตรงกันข้ามแสดงถึงความท้าทายในรูปแบบและการลดทอนเนื้อหาในข้อความกับภาพ

สถาปัตยกรรมรวมเครื่องกำเนิดไฟฟ้าและ discriminators ที่เชี่ยวชาญสำหรับข้อมูลข้อความมักใช้ embeddings หรือ models ลำดับเพื่อแสดงข้อความ การสูญเสียความสม่ำเสมอของวัฏจักรสนับสนุนข้อความที่แปลเมื่อแปลกลับเพื่อให้ได้ข้อความต้นฉบับซึ่งช่วยในการรักษาความหมายเชิงความหมายในระหว่างการเปลี่ยนแปลงสไตล์ แม้จะมีสัญญาการถ่ายโอนสไตล์ที่สมบูรณ์แบบในข้อความยังคงมีความท้าทายด้วยการเก็บรักษาคำศัพท์ดั้งเดิมหรือการสร้างข้อความที่เป็นกลางเป็นครั้งคราวแทนการเปลี่ยนแปลงโวหารที่ถูกต้อง

cyclegan สำหรับการแปลเครื่องประสาท (NMT)

หลักการของ Cyclegan ได้ถูกขยายไปสู่การแปลของเครื่องประสาทโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ corpora ที่ไม่ใช่แบบขนาน NMT แบบดั้งเดิมภายใต้การดูแลแบบดั้งเดิมอาศัยชุดข้อมูลคู่ขนาดใหญ่ซึ่งไม่สามารถใช้งานได้สำหรับคู่ภาษาหลายคู่ ด้วยการใช้การสูญเสียความสอดคล้องของวัฏจักรโมเดลได้รับการฝึกฝนให้แปลประโยคจากภาษา A เป็นภาษา B และกลับไปเป็นภาษา A โดยมีเป้าหมายที่การแปลไปกลับนี้สร้างข้อความต้นฉบับขึ้นมาใหม่อย่างซื่อสัตย์

ตัวอย่างล่าสุดคือ Framework CycleGN ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลงที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Cyclegan มันแนะนำวิธีการที่สอดคล้องกันวัฏจักรในการแปลเครื่องที่ไม่ต้องการ Corpora ข้อความแบบขนาน สองรุ่นได้รับการฝึกฝนพร้อมกัน: หนึ่งแปลจากแหล่งที่มาไปยังภาษาเป้าหมายและอีกรุ่นหนึ่งสำหรับการย้อนกลับ วัตถุประสงค์การฝึกอบรมกระตุ้นให้กระบวนการแปลไม่สามารถย้อนกลับได้ซึ่งหมายถึงการแปลย้อนหลังจะสร้างอินพุตดั้งเดิมขึ้นมาใหม่ วิธีการนี้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มในการเรียนรู้งานการแปลข้ามคู่ภาษาที่มีชุดข้อมูลที่ไม่ได้จัดเรียงทำให้เป็นหนทางที่น่าสนใจสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรต่ำและมีบทบาทต่ำกว่า

ความท้าทายและการปรับตัวสำหรับข้อความ

ในขณะที่เฟรมเวิร์ก Cyclegan สามารถถ่ายโอนได้จากรูปภาพไปยังข้อความข้อมูลข้อความแสดงความท้าทายที่ไม่ซ้ำกัน:

- การเป็นตัวแทนที่ไม่ต่อเนื่อง: รูปภาพเป็นข้อมูลที่มีค่าต่อเนื่องทำให้การไหลของการไล่ระดับสีที่ราบรื่นจำเป็นในการฝึกอบรม GAN; ข้อความไม่ต่อเนื่องต้องใช้การฝังตัวและบางครั้งการเรียนรู้การเสริมแรงหรือเทคนิคการประเมินการไล่ระดับสีเพื่อจัดการเอาต์พุตโทเค็นแบบไม่ต่อเนื่อง
- การรักษาความหมาย: แตกต่างจากภาพที่รูปแบบส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับรูปลักษณ์ข้อความต้องรักษาความหมายเชิงความหมายในขณะที่เปลี่ยนสไตล์ซึ่งซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากความแตกต่างในภาษาไวยากรณ์และบริบท
- ตัวชี้วัดการประเมินผล: การประเมินข้อความเกี่ยวข้องกับความคล่องแคล่วการเก็บรักษาเนื้อหาและความแม่นยำของสไตล์ซึ่งเป็นอัตนัยและยากที่จะหาปริมาณเมื่อเทียบกับความแม่นยำระดับพิกเซลในภาพ
- สถาปัตยกรรมแบบจำลอง: เครื่องกำเนิดไฟฟ้าและ discriminators สำหรับข้อความจำเป็นต้องจัดการข้อมูลตามลำดับโดยใช้โมเดลเช่น LSTMS, GRUS หรือ Transformers เครือข่าย convolutional ดั้งเดิมของ Cyclegan จะต้องปรับให้เหมาะสม

สรุปกรณีการใช้งาน

- การถ่ายโอนสไตล์ข้อความ: Cyclegan ได้รับการใช้งานอย่างประสบความสำเร็จในการถ่ายโอนสไตล์ข้อความโดยไม่ต้องใช้ข้อมูลที่จับคู่เช่นการถ่ายโอนความเชื่อมั่นหรือการแปลงรูปแบบผู้แต่งรักษาสมดุลระหว่างการเก็บรักษาเนื้อหาและการปรับเปลี่ยนโวหาร
- การแปลของเครื่องประสาทที่ไม่ได้รับการดูแล: โดยการบังคับใช้ความสอดคล้องของวัฏจักรโมเดลที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Cyclegan สามารถเรียนรู้การแมปการแปลจาก Corpora สองภาษาที่ไม่ได้จับคู่ซึ่งช่วยลดความต้องการชุดข้อมูลขนานที่มีราคาแพง
-ข้อความเป็นภาพและภาพเป็นข้อความ: งานที่เกี่ยวข้องหลายรูปแบบใช้วัฏจักรความสอดคล้องสำหรับการสร้างภาพจากข้อความและคำอธิบายภาพจากภาพแสดงความเก่งกาจของ Cyclegan ในการจัดการโดเมนข้อมูลข้อความ

ความก้าวหน้าและแนวโน้มการวิจัย

การวิจัยล่าสุดยังคงปรับตัวและปรับปรุง Cyclegan สำหรับงานข้อความโดยการรวมการฝึกอบรมระดับลำดับที่ดีขึ้นการเรียนรู้ที่ดูแลตนเองและสถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลง ความพยายามมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความไม่ลงรอยกันสไตล์การฝึกอบรมความมั่นคงและความแม่นยำในการแปลโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับภาษาหรือโดเมนที่มีทรัพยากรต่ำซึ่งการขาดแคลนข้อมูลแบบขนานเป็นสิ่งต้องห้าม

โดยสรุปแล้ว Cyclegan สามารถใช้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการแปลแบบข้อความเป็นข้อความและการถ่ายโอนรูปแบบการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่ได้จับคู่ผ่านการสูญเสียความสอดคล้องของรอบและการฝึกอบรมที่เป็นปฏิปักษ์ สิ่งนี้ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับงาน NLP ที่ได้รับ corpora ที่จับคู่นั้นเป็นเรื่องยากเปิดใช้งานการแปลและการเปลี่ยนแปลงที่รักษาเนื้อหาความหมายในขณะที่เปลี่ยนรูปแบบหรือภาษา อย่างไรก็ตามการปรับตัวสำหรับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องการเก็บรักษาความหมายและความซับซ้อนในการประเมินความแตกต่างของแอปพลิเคชันข้อความจากการใช้งานที่ใช้อิมเมจ การพัฒนาอย่างต่อเนื่องเหล่านี้ยังคงขยายยูทิลิตี้ของ Cyclegan ภายในโดเมนข้อความ