Topic-VQ-VAE: Leveraging Latent Codebooks for Flexible Topic-Guided Document Generation

📄 arXiv: 2312.11532v2 📥 PDF

作者: YoungJoon Yoo, Jongwon Choi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-01-21)

备注: Published in the 38th annual AAAI conference on Artificial Intelligence

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Topic-VQ-VAE，利用VQ-VAE的潜在码本进行灵活的主题引导文档生成。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 主题模型 文档生成 VQ-VAE 潜在码本 预训练语言模型

📋 核心要点

  1. 现有主题模型难以有效利用预训练语言模型的丰富语义信息，限制了生成文档的质量和多样性。
  2. TVQ-VAE将预训练嵌入的潜在码本视为概念词袋，通过逆向生成文档，实现主题引导的灵活文档生成。
  3. 实验表明，TVQ-VAE能够有效捕获主题上下文，揭示数据集的底层结构，并支持多种生成分布。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的主题建模方法，该方法利用向量量化变分自编码器（VQ-VAE）中的潜在码本，离散地封装了预训练嵌入（如预训练语言模型）的丰富信息。通过将潜在码本和嵌入新颖地解释为概念词袋，我们提出了一种新的生成主题模型，称为Topic-VQ-VAE（TVQ-VAE），它可以逆向生成与相应潜在码本相关的原始文档。TVQ-VAE可以使用各种生成分布（包括传统的BoW分布和自回归图像生成）来可视化主题。在文档分析和图像生成方面的实验结果表明，TVQ-VAE有效地捕获了主题上下文，揭示了数据集的底层结构，并支持灵活形式的文档生成。所提出的TVQ-VAE的官方实现在https://github.com/clovaai/TVQ-VAE。

🔬 方法详解

问题定义：现有主题模型通常难以有效利用预训练语言模型所蕴含的丰富语义信息，导致生成文档的质量和多样性受限。此外，传统主题模型在生成文档时，往往采用词袋模型，忽略了词语之间的顺序关系，难以生成连贯的文本。

核心思路：TVQ-VAE的核心思路是将预训练嵌入的潜在码本视为概念词袋，每个码本条目代表一个主题。通过学习从潜在码本到原始文档的逆向生成过程，TVQ-VAE可以根据给定的主题生成相关的文档。这种方法能够有效利用预训练语言模型的语义信息，并支持灵活的文档生成方式。

技术框架：TVQ-VAE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 预训练嵌入模块：使用预训练语言模型（如BERT）将原始文档转换为嵌入向量。2) VQ-VAE模块：将嵌入向量量化为离散的潜在码本。3) 逆向生成模块：学习从潜在码本到原始文档的生成过程，可以使用不同的生成模型，如词袋模型或自回归模型。

关键创新：TVQ-VAE的关键创新在于将VQ-VAE的潜在码本解释为概念词袋，并利用逆向生成的方式实现主题引导的文档生成。与传统主题模型相比，TVQ-VAE能够更好地利用预训练语言模型的语义信息，并支持更灵活的文档生成方式。

关键设计：TVQ-VAE的关键设计包括：1) 使用VQ-VAE进行嵌入向量的量化，得到离散的潜在码本。2) 设计逆向生成模型，学习从潜在码本到原始文档的映射关系。3) 可以选择不同的生成模型，如词袋模型或自回归模型，以支持不同的文档生成方式。损失函数包括VQ-VAE的重构损失和量化损失，以及逆向生成模型的生成损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，TVQ-VAE在文档分析和图像生成任务上均取得了良好的效果。在文档分析方面，TVQ-VAE能够有效捕获主题上下文，揭示数据集的底层结构。在图像生成方面，TVQ-VAE能够生成具有特定主题的图像，并支持多种生成分布。

🎯 应用场景

TVQ-VAE可应用于多种场景，如文档摘要、文本生成、主题分类等。通过控制潜在码本，可以生成特定主题的文档，实现个性化内容推荐。此外，该模型还可以用于图像生成，通过学习图像的潜在表示，生成具有特定主题的图像。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel approach for topic modeling utilizing latent codebooks from Vector-Quantized Variational Auto-Encoder~(VQ-VAE), discretely encapsulating the rich information of the pre-trained embeddings such as the pre-trained language model. From the novel interpretation of the latent codebooks and embeddings as conceptual bag-of-words, we propose a new generative topic model called Topic-VQ-VAE~(TVQ-VAE) which inversely generates the original documents related to the respective latent codebook. The TVQ-VAE can visualize the topics with various generative distributions including the traditional BoW distribution and the autoregressive image generation. Our experimental results on document analysis and image generation demonstrate that TVQ-VAE effectively captures the topic context which reveals the underlying structures of the dataset and supports flexible forms of document generation. Official implementation of the proposed TVQ-VAE is available at https://github.com/clovaai/TVQ-VAE.