Optimal word order for non-causal text generation with Large Language Models: the Spanish case

📄 arXiv: 2502.14451v1 📥 PDF

作者: Andrea Busto-Castiñeira, Silvia García-Méndez, Francisco de Arriba-Pérez, Francisco J. González-Castaño

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-20

DOI: 10.1016/j.patrec.2025.02.010

💡 一句话要点

针对西班牙语，提出基于Viterbi算法的最大似然估计方法，优化非因果语言模型的文本生成顺序。

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

关键词: 自然语言生成 非因果语言模型 词序优化 最大似然估计 Viterbi算法

📋 核心要点

  1. 现有NLG系统主要采用因果Transformer模型，在处理词序灵活、允许省略主语的语言（如西班牙语）时表现受限。
  2. 论文提出一种基于Viterbi算法的最大似然估计方法，用于确定非因果语言模型的最佳词序，以提升生成质量。
  3. 实验表明，最大似然估计器预测的最佳词序与因果顺序关联不大，且受句子句法结构影响，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型(LLMs)的发展和零样本推理能力的提升，自然语言生成(NLG)越来越受欢迎。然而，大多数神经系统使用仅解码器的因果（单向）Transformer模型，这种模型对英语有效，但可能会降低词序不太严格、省略主语或具有不同关系从句连接偏好的语言的丰富性。本文首次分析性地探讨了非因果语言模型的最佳文本生成顺序。我们提出了一种基于Viterbi算法的新方法，用于最大似然词序估计。我们分析了西班牙语NLG中非因果最大似然顺序概率，然后分析了使用西班牙语因果NLG生成相同短语的概率。这种对比分析表明，因果NLG更喜欢类似英语的SVO结构。我们还使用Spearman等级相关分析了最佳生成顺序和因果从左到右生成顺序之间的关系。结果表明，最大似然估计器预测的理想顺序与因果顺序关系不大，并且可能受到目标句子句法结构的影响。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型，特别是基于decoder-only causal transformer的模型，在自然语言生成任务中取得了显著的进展。然而，这些模型主要针对英语等具有严格词序的语言设计。对于像西班牙语这样词序相对自由、允许主语省略的语言，直接应用这些模型可能会导致生成质量下降，无法充分利用语言的丰富性。因此，该论文旨在解决如何为非因果语言模型找到最佳的文本生成顺序，以提升西班牙语等语言的NLG效果。

核心思路：论文的核心思路是利用最大似然估计来确定最佳的词序。具体来说，对于给定的句子，通过计算所有可能的词序的似然概率，选择具有最高似然概率的词序作为最佳生成顺序。这种方法不依赖于预定义的因果关系，而是通过数据驱动的方式学习语言的内在结构，从而更好地适应词序灵活的语言。

技术框架：该论文提出的方法主要包含以下几个步骤：1) 词序生成：生成目标句子的所有可能的词序排列。2) 似然概率计算：使用非因果语言模型计算每个词序的似然概率。3) Viterbi算法优化：利用Viterbi算法高效地搜索具有最大似然概率的词序。4) 对比分析：将最大似然估计得到的最佳词序与因果语言模型生成的词序进行对比分析，评估其优劣。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 首次针对非因果语言模型提出了最佳词序估计问题，并提供了一种基于最大似然估计的解决方案。2) 提出了一种基于Viterbi算法的高效搜索方法，可以在合理的时间内找到最佳词序。3) 通过对比分析，揭示了因果语言模型在处理词序灵活的语言时存在的局限性，并验证了非因果语言模型在这些语言上的潜力。

关键设计：该方法使用Viterbi算法来寻找最大似然概率的词序。Viterbi算法是一种动态规划算法，可以有效地解决序列标注问题。在该论文中，Viterbi算法被用于搜索具有最大似然概率的词序，从而避免了对所有可能的词序进行穷举搜索。此外，论文还使用了Spearman等级相关来分析最佳生成顺序和因果从左到右生成顺序之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于Viterbi算法的最大似然估计方法能够有效地确定西班牙语的最佳文本生成顺序。对比分析显示，因果NLG倾向于生成类似英语的SVO结构，而最大似然估计器预测的理想顺序与因果顺序关系不大，且受到句子句法结构的影响。Spearman等级相关分析进一步验证了这一结论。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多语言自然语言生成系统的性能，特别是在处理词序灵活、允许省略主语的语言时。通过优化生成顺序，可以提高生成文本的流畅度和自然度，从而改善机器翻译、文本摘要、对话系统等应用的用户体验。此外，该研究还有助于更深入地理解不同语言的句法结构和生成规律。

📄 摘要（原文）

Natural Language Generation (NLG) popularity has increased owing to the progress in Large Language Models (LLMs), with zero-shot inference capabilities. However, most neural systems utilize decoder-only causal (unidirectional) transformer models, which are effective for English but may reduce the richness of languages with less strict word order, subject omission, or different relative clause attachment preferences. This is the first work that analytically addresses optimal text generation order for non-causal language models. We present a novel Viterbi algorithm-based methodology for maximum likelihood word order estimation. We analyze the non-causal most-likelihood order probability for NLG in Spanish and, then, the probability of generating the same phrases with Spanish causal NLG. This comparative analysis reveals that causal NLG prefers English-like SVO structures. We also analyze the relationship between optimal generation order and causal left-to-right generation order using Spearman's rank correlation. Our results demonstrate that the ideal order predicted by the maximum likelihood estimator is not closely related to the causal order and may be influenced by the syntactic structure of the target sentence.