نقدم طريقتان رواية غير منشأة لإزالة السمية في النص.تجمع أهميتنا الأولى بين الأفكار الحديثة: (1) إرشادات عملية التوليد مع نماذج اللغة الشرطية النمطية الصغيرة و (2) استخدام نماذج إعادة الصياغة لأداء نقل النمط.نحن نستخدم أداء أداء جيدا تسترشد نماذج لغة مدربة على الطراز للحفاظ على محتوى النص وإزالة السمية.تستخدم الطريقة الثانية لدينا بيرت لاستبدال الكلمات السامة مع مرادفاتها غير الهجومية.نحن نجعل الطريقة أكثر مرونة من خلال تمكين بيرت لتحل محل الرموز القناع مع عدد متغير من الكلمات.أخيرا، نقدم أول دراسة مقارنة واسعة النطاق لنماذج نقل النمط في مهمة إزالة السمية.نقارن نماذجنا بعدد من الطرق لنقل النمط.يتم تقييم النماذج بطريقة خالية من المرجع باستخدام مزيج من مقاييس نقل النمط غير المدقق.كلتا الطريقتين نقترح أن تسفر عن نتائج سوتا الجديدة.
We present two novel unsupervised methods for eliminating toxicity in text. Our first method combines two recent ideas: (1) guidance of the generation process with small style-conditional language models and (2) use of paraphrasing models to perform style transfer. We use a well-performing paraphraser guided by style-trained language models to keep the text content and remove toxicity. Our second method uses BERT to replace toxic words with their non-offensive synonyms. We make the method more flexible by enabling BERT to replace mask tokens with a variable number of words. Finally, we present the first large-scale comparative study of style transfer models on the task of toxicity removal. We compare our models with a number of methods for style transfer. The models are evaluated in a reference-free way using a combination of unsupervised style transfer metrics. Both methods we suggest yield new SOTA results.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
عززت التطورات الأخيرة في توليد اللغة الطبيعية (NLG) الوسائط لصالح إعادة إدخال ترميز صريح من علاقات الخطاب في المدخلات إلى النماذج العصبية. في The Methodius Corpus، تمثيل معنى (MR) منظم هرمي ويشمل علاقات الخطاب. وفي الوقت نفسه، فقد تبين أن نماذج اللغة
تم حل معايير المنطق المنطقي إلى حد كبير عن طريق نماذج لغة ضبط دقيقة. الجانب السلبي هو أن الضبط الدقيق قد يتسبب في طرح نماذج إلى البيانات الخاصة بمهام المهام وبالتالي انسوا معرفتهم المكتسبة خلال التدريب المسبق. تعمل الأعمال الحديثة فقط على اقتراح تحدي
في الآونة الأخيرة، تؤدي نماذج اللغات المدربة مسبقا مؤخرا (على سبيل المثال، بيرت متعددة اللغات) إلى المهام المتقاطعة المصب هي نتائج واعدة.ومع ذلك، فإن عملية التوصيل الدقيقة تغيرت حتما معلمات النموذج المدرب مسبقا ويضعف قدرتها على اللغات، مما يؤدي إلى أ
تحدث نماذج اللغات القائمة على المحولات الحديثة ثورة في NLP. ومع ذلك، كانت الدراسات الحالية في النمذجة اللغوية مع بيرت تقتصر في الغالب على المواد باللغة الإنجليزية ولا تدفع اهتماما كافيا لمعرفة اللغة الضمنية باللغة، مثل الأدوار الدلالية والتفترض واللب
تستفيد نماذج اللغة الكبيرة من التدريب بكمية كبيرة من النص غير المسبق، مما يمنحهم قدرات توليد بطلاقة ومتنوعة بشكل متزايد.ومع ذلك، فإن استخدام هذه النماذج لتوليد النص الذي يأخذ في الاعتبار السمات المستهدفة، مثل قطبية المعالم أو مواضيع محددة، لا يزال يم