【ICLR2021】CoCon: 一种自监督的可控文本生成方法

发布网友发布时间：2024-10-06 14:22

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热心网友时间：2024-10-08 09:11

【ICLR2021】探索文本生成新领域：CoCon——自监督下的可控文本生成技术

在2021年的国际计算机视觉与模式识别大会（ICLR）上，一篇引人瞩目的论文《CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation》崭露头角。研究人员们借鉴了CTRL和PPLM的创新理念，提出了一个名为CoCon的革命性模块，旨在通过自监督的方式，实现对文本生成的精确控制。

CoCon的核心在于其独特的设计，它巧妙地嵌入到Transformer的编码器结构中，与传统的Transformer编码器结构保持一致。在生成文本时，控制部分（c）和目标句子（s）被巧妙地分割，其中c的长度为，而s被划分为和两个部分。作者们通过精心设计的流程，首先分别编码c和s，然后利用CoCon模块的自我注意力机制，将c的Key和Value整合到s的Key和Value中，同时保留s的Query不变。这个过程生成的隐变量，包含了c的信息，然后被用于指导Transformer的解码阶段，生成出满足控制要求的文本。

尽管CoCon的解码策略可能会让人初看有些费解，但其背后的逻辑是：通过将c和s的信息融合，模型既能保证生成的内容包含c的控制信息，又能确保与s的流畅衔接。作者提出的Cycle loss是论文的一大亮点，它通过让模型在不同提示下生成文本，旨在训练模型生成既能包含c信息又与前文无缝连接的句子，这在实践中能有效应对多样性的文本衔接需求。

此外，训练过程中，作者采用了四种精心设计的损失函数，包括重构loss、Null Content Loss、Cycle loss和Adversarial loss，它们各自针对不同的目标进行优化。实验结果显示，CoCon在控制文本的sentiment和topic方面表现出色，尤其在GPT-2生成的语料上，显示出更强的控制力。

尽管目前CoCon的开源代码还未公开，但作者们对于技术的探索并未止步。可以预见的是，随着ICLR2021的深入讨论，CoCon的代码和更多细节将逐步揭开面纱，为文本生成领域带来新的突破。对于对该领域感兴趣的朋友，不妨关注我的公众号【天宏NLP】，第一时间获取最新的科研动态与解析。