Paraphrasage non supervisé par recuit simulé

La génération non supervisée de paraphrases est un sujet de recherche important et prometteur dans le traitement du langage naturel. Nous proposons UPSA, une nouvelle approche qui accomplit la paraphrase non supervisée par recuit simulé. Nous modélisons la génération de paraphrases comme un problème d'optimisation et proposons une fonction objective sophistiquée, impliquant la similarité sémantique, la diversité d'expression et la fluidité de la langue des paraphrases. Ensuite, UPSA recherche l'espace des phrases vers cet objectif en effectuant une séquence d'édition locale. Notre méthode n'est pas supervisée et ne nécessite pas de corpus parallèles pour l'entraînement, elle peut donc être facilement appliquée à différents domaines. Nous évaluons notre approche sur une variété d'ensembles de données de référence, à savoir Quora, Wikianswers, MSCOCO et Twitter. Les résultats détaillés montrent que l'UPSA atteint les meilleures performances par rapport aux méthodes non supervisées précédentes en termes d'évaluations automatiques et humaines. De plus, notre approche surpasse la plupart des modèles supervisés existants adaptés au domaine, ce qui démontre la généralisation de l'UPSA.