NAACL最佳方法论文 | 课本上的A*搜索算法可以提升文本生成效果！
每天给你送来NLP技术干货！
文 | Yimin_饭煲
来自 | 夕小瑶的卖萌屋
相信大多数学习过人工智能课程的读者，当听到算法的时候，都会有一种既熟悉又陌生的感觉。说算法熟悉，是因为一听到这个算法，就想起那本厚厚的《人工智能——一种现代的方法》，想起这个算法似乎是人工智能课程考试的重点；说算法陌生，是因为大家现在在从事人工智能相关的研究和开发工作时，似乎又很少用到这个算法，大部分时间都花在了研究数据处理和处理实验设置上面。而在NAACL2022上，一群来自AI2的自然语言处理研究者们 利用算法开发了一种新的自然语言生成解码方式，还被授予了NAACL2022 Best New Method paper。看起来已经过时的A*算法，居然能在深度学习时代有如此的妙用，看完这篇论文，笔者情不自禁地打开了《人工智能——一种现代的方法》，想看看还有什么经典算法可以深挖一下！
论文标题:
NEUROLOGIC A*esque Decoding: Constrained Text Generation with Lookahead Heuristics
论文链接:
https://arxiv.org/pdf/2112.08726.pdf
问题背景
自然语言生成任务一般指给定一个输入序列，生成一个输出序列。目的是解出使得目标函数最大化的序列，其中, , 而衡量对约束条件的满足。传统的Beam Search不考虑全局的最优，而是最优化当前步骤添加的Token.
402 Payment Required
为了达到全局最优的效果，需要满足如下的优化目标
402 Payment Required
主要方法
前向启发算法
直接优化全局最优目标面临着搜索空间过大的问题。而A算法可以被用来解决这个搜索问题。A算法是一个最优优先的搜索算法，可以解决这样形式的搜索问题：
其中是迄今为止的分数，是对于未来分数的启发式估计。因此我们将优化目标修改为如下形式
同时，需要限制前向搜索的长度为，避免模型无限制地向前搜索
在前向生成的过程中有几种不同的方法。方法只生成一个序列，从开始，每次选择概率最大的Token
402 Payment Required
。方法采用插值的思想，混合方法和随机选择一个Token的概率分布。方法从开始进行步的Beam Search，选择前个概率最大的序列, 而方法则是直接从按照概率进行采样。
无限制生成
在无限制生成的场景下，使用的优化函数为
402 Payment Required
其中控制的是对未来估计的重视程度，类似于加权算法
受限制生成
在受限制生成任务上，作者们基于之前的工作NeuroLogic进行改进。首先我们简要介绍一下NeuroLogic方法。首先，将对生成文本的限制表示为合取范式
402 Payment Required
。其中每一个表示一个限制条件，。NeuroLogic的优化目标可以写为
402 Payment Required
其中远大于0，用来惩罚不满足的约束。在每一步搜索时，NeuroLogic利用如下的打分函数进行计算
其中是约束条件的前缀，这个优化函数的目标是奖励那些满足约束条件的样本。接下来，作者们加入了前向启发函数
402 Payment Required
402 Payment Required
这样的前向启发函数有两个好处，如果是满足多Token约束的一个Token，前向启发函数包含了全部约束的分数，如果不是约束的一部分，如果被选中，这一前向策略能考虑到未来约束的分数。
实验结果
无限制生成
作者们在故事生成任务上开展了实验，可以发现提出的方法不论是在流畅性，丰富性还是人工评估上都有着很好的表现。
受限制生成
在受限制生成方面，作者们在常识生成，机器翻译，表格到文本生成，问题生成等任务上开展了实验。在这里展示常识生成方面的结果。这一任务的主要内容是给定一系列概念，利用全部概念生成一个合理的句子.可以发现，作者们提出的方法在多个指标上都明显超越了基线模型，取得了很好的效果。从文章中给出的例子来看，作者们提出的方法确实有着更好的生成效果。
结语
本文的方法实现并不复杂，所用到的原理和思想也是非常经典的人工智能算法，但却取得了非常不错的性能，一举摘得了NAACL2022的最佳方法论文。看来，好的研究并不是追逐热点，调参魔改结构的增量式创新，而是打好数学基础，深入地思考研究问题，广泛接触各个领域的算法，才能在发现领域的关键待解决问题时取得成果~
文 | Yimin_饭煲 相信大多数学习过人工智能课程的读者,当听到算法的时候,都会有一种既熟悉又陌生的感觉.说算法熟悉,是因为一听到这个算法,就想起那本厚厚的<人工智能--一种现代的方法> ... 欢迎关注「澜舟论文领读」专栏!关注"澜舟科技"公众号探索更多 NLP 前沿论文! 本期分享者:杨二光 北京交通大学自然语言处理实验室四年级博士生,导师为张玉洁教授,研究方向为可控 ... 点击上方"视学算法",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI NLP工 ... 点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送! 阅读大概需要3分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货 转载自:量子位 NLP工作者,尤其是文本生成领域的工作者们,你们福音来了! ArXiv Text ... [导读]本文收录了深度强化学习.对话系统.文本生成.文本摘要.阅读理解.因果推理.记忆网络.推荐系统.神经表示学习等一系列领域参考文献大合集! https://cloud.tencent.com/de ... 编辑 | Jane出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) [导语]7 月 31 日晚,自然语言处理领域最大顶会 ACL 2019 公布了今年的八个论文奖项,其中最佳长论文的获奖者被来自中 ... 来源:授权自AI科技大本营(ID:rgznai100) 本文约4600字,建议阅读10分钟. 本文带你了解腾讯在今年的 ACL 会议上还有哪些研究论文被录取. [ 导读 ] 7 月 31 日晚,自然语 ... 特约供稿 量子位 出品 | 公众号 QbitAI KDD,国际数据挖掘与知识发现大会,全称:ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data ... 使用 seq2seq 模型解决文本生成任务伴随着一些重大缺陷,谷歌研究人员提出新型文本生成方法 LaserTagger,旨在解决这些缺陷,提高文本生成的速度和效率. 选自arXiv,作者:Eric M ...NAACL最佳方法论文 | 课本上的A*搜索算法可以提升文本生成效果！相关推荐
最新文章
热门文章