Controlled Text Generation for Large Language Model with Dynamic Attribute Graphs

📄 arXiv: 2402.11218v2 📥 PDF

作者: Xun Liang, Hanyu Wang, Shichao Song, Mengting Hu, Xunzhi Wang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Bo Tang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-05-24)

备注: 18 Pages, Accepted by ACL 2024 Findings

💡 一句话要点

提出基于动态属性图的受控文本生成框架以提升文本属性控制能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 受控文本生成 动态属性图 大型语言模型 文本属性控制 毒性缓解 情感转化 属性评分器

📋 核心要点

  1. 现有的文本生成方法在控制生成文本的特定属性方面存在不足，难以实现高效的属性调节。
  2. 论文提出的DATG框架通过动态属性图和属性评分器实现对文本属性的有效控制，保持模型的生成能力。
  3. 实验结果表明，DATG在毒性缓解和情感转化任务中，控制准确性最高提升19.29%，并显著降低了文本的困惑度。

📝 摘要（中文）

受控文本生成（CTG）旨在生成具有特定期望属性的文本。本研究提出了一种可插拔的受控文本生成框架，称为基于动态属性图的受控文本生成（DATG）。该框架利用属性评分器评估大型语言模型（LLMs）生成句子的属性，并构建动态属性图。DATG调节关键属性词和反属性词的出现，实现有效的属性控制，同时不妨碍模型的原始能力。我们在四个数据集上进行了毒性缓解和情感转化的实验，使用五个LLM作为基础模型。结果显示，在最有利的任务中，控制准确性最高提升了19.29%，且困惑度显著降低，文本流畅性明显改善。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有文本生成方法在控制特定属性方面的不足，尤其是在生成文本时难以有效调节属性词的出现频率和影响。

核心思路：论文提出的DATG框架通过构建动态属性图，结合属性评分器，能够灵活调节文本中的关键属性词和反属性词，从而实现更精确的属性控制。

技术框架：DATG框架主要包括属性评分器和动态属性图两个核心模块。属性评分器用于评估生成文本的属性，而动态属性图则用于动态调整生成文本中的属性词和反属性词的出现。

关键创新：DATG的最大创新在于其动态属性图的设计，使得属性控制更加灵活和高效，显著提升了文本生成的属性调节能力，与传统方法相比，能够更好地保持文本的自然流畅性。

关键设计：在设计上，DATG采用了特定的损失函数来优化属性控制效果，并通过调节关键参数来平衡属性词和反属性词的出现频率，确保生成文本的质量和流畅性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DATG在毒性缓解和情感转化任务中，控制准确性最高提升了19.29%，明显优于基线方法。同时，困惑度显著降低，表明生成文本的流畅性得到了显著改善，这些结果验证了DATG的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容生成、在线评论管理和情感分析等。通过实现对文本属性的精确控制，DATG可以帮助企业和个人生成符合特定需求的文本内容，提升用户体验和内容质量。未来，该技术可能在自动化内容创作和个性化推荐系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Controlled Text Generation (CTG) aims to produce texts that exhibit specific desired attributes. In this study, we introduce a pluggable CTG framework for Large Language Models (LLMs) named Dynamic Attribute Graphs-based controlled text generation (DATG). This framework utilizes an attribute scorer to evaluate the attributes of sentences generated by LLMs and constructs dynamic attribute graphs. DATG modulates the occurrence of key attribute words and key anti-attribute words, achieving effective attribute control without compromising the original capabilities of the model. We conduct experiments across four datasets in two tasks: toxicity mitigation and sentiment transformation, employing five LLMs as foundational models. Our findings highlight a remarkable enhancement in control accuracy, achieving a peak improvement of 19.29% over baseline methods in the most favorable task across four datasets. Additionally, we observe a significant decrease in perplexity, markedly improving text fluency.