Condition-Transforming Variational Autoencoder for Generating Diverse Short Text Conversations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, conditional-transforming variational autoencoders (CTVAEs) are proposed for generating diverse short text conversations. In conditional variational autoencoders (CVAEs), the prior distribution of latent variable z follows a multivariate Gaussian distribution with mean and variance modulated by the input conditions. Previous work found that this distribution tended to become condition-independent in practical applications. Thus, this article designs CTVAEs to enhance the influence of conditions in CVAEs. In a CTVAE model, the latent variable z is sampled by performing a non-linear transformation on the combination of the input conditions and the samples from a condition-independent prior distribution N (0, I). In our experiments using a Chinese Sina Weibo dataset, the CTVAE model derives z samples for decoding with better condition-dependency than that of the CVAE model. The earth mover’s distance (EMD) between the distributions of the latent variable z at the training stage, and the testing stage is also reduced by using the CTVAE model. In subjective preference tests, our proposed CTVAE model performs significantly better than CVAE and sequence-to-sequence (Seq2Seq) models on generating diverse, informative, and topic-relevant responses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle