基于多任务预训练的AMR文本生成研究

摘要：

抽象语义表示(abstract meaning representation,简称AMR)文本生成的任务是给定AMR图,生成与其语义一致的文本.相关工作表明,人工标注语料的规模大小直接影响了AMR文本生成的性能.为了降低对人工标注语料的依赖,提出了基于多任务预训练的AMR文本生成方法.特别地,基于大规模自动标注AMR语料,提出与AMR文本生成任务相关的3个预训练任务,分别是AMR降噪自编码、句子降噪自编码以及AMR文本生成任务本身.此外,基于预训练模型,在朴素微调方法的基础上,进一步提出了基于多任务训练的微调方法,使得最终模型不仅适用于AMR文本生成,同时还适用于预训练任务.基于两个AMR标准数据集的实验结果表明:使用0.39M自动标注数据,提出的预训练方法能够大幅度提高AMR文本生成的性能,在AMR2.0和AMR3.0上分别提高了12.27和7.57个BLEU值,性能分别达到40.30和38.97.其中,在AMR2.0上的性能为目前报告的最优值,在AMR3.0上的性能为目前为止首次报告的性能.

关键词：AMR;AMR文本生成;多任务预训练;序列到序列模型

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：3036-3050