同義句生成旨在生成具有不同語(yǔ)法實(shí)現(xiàn)的語(yǔ)義一致的句子，這不僅是對(duì)話系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等許多文本生成系統(tǒng)的重要組成部分，還有利于如語(yǔ)義解析、句子級(jí)表示學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等自然語(yǔ)言處理任務(wù)。本期論壇我們邀請(qǐng)到了來(lái)自上海交通大學(xué)的陳文清同學(xué)，分享他提出的一種語(yǔ)義一致和語(yǔ)法變分的編碼器-解碼器框架，可以生成多個(gè)語(yǔ)義一致且語(yǔ)法不同的同義句。

講者介紹

陳文清，上海交通大學(xué)人工智能研究院博士生，主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理中的因果推斷、文本生成，目前已在ACL、EMNLP、IJCAI、COLING等會(huì)議上發(fā)表一作論文4篇，合作論文11篇。?

會(huì)議題目

一種基于語(yǔ)義一致和語(yǔ)法變分的編碼-解碼同義句生成方法

會(huì)議摘要

大多數(shù)最近的研究都依賴(lài)于典型的編碼器-解碼器框架，其中生成過(guò)程是相對(duì)確定性的，缺乏多樣性。在實(shí)踐中，生成多個(gè)語(yǔ)法不同的同義句的能力對(duì)于文本生成系統(tǒng)的多樣性提升很重要。最近的工作提出基于變分推斷的編碼器-解碼器架構(gòu)，引入一個(gè)額外采樣的拉式變量以增加多樣性。但拉式變量可能會(huì)被其他不相關(guān)句子的語(yǔ)義信息干擾，進(jìn)而改變生成的同義句所傳達(dá)的含義。在本文中，我們提出了一種語(yǔ)義一致和語(yǔ)法變分的編碼器-解碼器框架，該框架使用對(duì)抗性學(xué)習(xí)來(lái)確保語(yǔ)法該拉式變量是無(wú)語(yǔ)義的。此外，我們采用另一個(gè)判別器來(lái)提高詞級(jí)和句子級(jí)的語(yǔ)義一致性。因此，所提出的框架可以生成多個(gè)語(yǔ)義一致且語(yǔ)法不同的同義句。實(shí)驗(yàn)表明，我們的模型在基于 n-gram 匹配和語(yǔ)義相似性的度量上優(yōu)于基線模型，并且我們的模型可以通過(guò)組合不同的語(yǔ)法變量生成多個(gè)不同的同義句。

論文標(biāo)題：A Semantically Consistent and Syntactically Variational Encoder-Decoder Framework for Paraphrase Generation

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會(huì)議亮點(diǎn)

1、本文提出了一個(gè)目標(biāo)感知的變分seq2seq框架，提取目標(biāo)語(yǔ)句的語(yǔ)法變量并結(jié)合輸入文本的語(yǔ)義變量以生成多個(gè)同義句；

2、本文還通過(guò)對(duì)抗學(xué)習(xí)和對(duì)比學(xué)習(xí)提高了生成的同義句的語(yǔ)義一致性；

3、實(shí)驗(yàn)不僅基于 n-gram 匹配，也基于語(yǔ)義相似性的度量，多方面證明了我們模型的有效性。

直播時(shí)間

2021年8月15日（周日）20:00—21:00?線上直播

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注：直播地址會(huì)分享在交流群內(nèi)

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