[Story Generation #2] Genre-Controllable Story Generation via Supervised Contrastive Learning (WWW, 2022)

누렁이·2022년 8월 15일
Contrastive LearningGenerationwww
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Story Generation

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0. Summary

  • Challenge
    : Pretraine language model 등의 발전으로 controllable text genration이 각광받고 있다. 하지만 story-specific controllability에 대한 연구는 아직 부족하다.

  • Approach
    : 특정 장르에 특화된 story를 generation할 수 있는 Story Control via Supervised Contrastive Learning model (SCSC) 제안

    • 서로 다른 장르 간에 intrinsic 차이를 캡쳐하기 위해 supervised contrastive objective + log-likelihood objective 사용

  • Results & Findings
    : automated evaluation과 user study에서 genre-controlled story generation을 하는데 효과적인 것을 입증함.

Paper: Genre-Controllable Story Generation via Supervised Contrastive Learning
github : https://github.com/jucho2725/WWW2022_StoryControl

1. Introduction

1-1. Challenge

  • 기존 language 모델들은 story generation 일관성 떨어짐.
    • pre-trained neural models
      • log-likelihood 사용해서 이전 문맥을 기반으로 다음에 어떤 token이 올 지 prediction할 때 사용
      • (장점 1) one direction으로 쓰여진 컨텐츠를 생성할 때 잘 맞음.
      • (장점 2) fine-tuned된 모델 사용하면 natural한 장점.
      • (단점 1) 다은 think: 훈련이 필요
    • language models
      • 주어진 시퀀스를 가지고 probability distribution으로 text 생성
      • (장점 1) 다은 think: general, finetuning 없어도 됌
      • (단점 1) randomness로 인해 스타일이나 주제들의 일관성이 떨어짐.

** log-likelihood Vs. probability distribution ?

  • probability (확률) : 확률분포가 고정되어 있을 때, 관측값이 분포 안에서 얼마의 확률로 존재할지?
  • likeihood (가능도) : 관측값이 고정되어 있을 때, 이 값이 어느 분포에서 왔는지? 실재를 바탕으로 충분한 시행을 바탕으로 축적된 데이터를 가지고 앞으로 일어날 가능성을 추론(inference)
  • reference: https://swjman.tistory.com/104
  • 기존 연구들 한계
    • consistent & coherent를 위해 "control code" 사용했지만 genre를 사용한 적 없음.

      Control code
      : 사전에 토픽이나 스타일 감정들을 control code로 정의하여, 그에 맞게 generation시 condition 지정.

    • log-likelihood objective만 사용하여 controllable text generation model 학습

1-2. Approach

  • "Control code"
    • 본 논문에서는 genre를 control code로 지정!

      Genre (장르)

      • 장르는 스토리생성에서 control factor임.
      • 장르는 forms, styles, subject matters 등을 아우름.
  • Story Control via Supervised Contrastive Learning model (SCSC)
    • supervised contrastive objective 사용
      1. 장르간의 차이 modeling
      2. story generation process controlling

    supervised contrastive objective

    • 다른 장르의 스토리와 비교해서 같은 장르에 있는 비슷한 스토리를 capture할 수 있음.
  • Automatic & human evaluation

1-3. Contribution

  1. genre를 스토리 생성 conditioned (control code)로 둔 건 첫 연구.
  2. SCSC 모델 제안 - supervised contrastive objective 사용
  3. genre-controlled story generation evaluation용 dataset 구축
  4. user study & emprirical analysis 통해서 SCSC가 효과적으로 controllable story generation하는 것 입증

2. Related Work

2-1. Controllability in Story Generation

  • 기존 automatic story generation에서는 controllability를 얻기 위해서 스토리 구조나 attribute (topic, sentiment)등을 조건화하였음.
    • Panning problem
      • [44] : goal에 맞게 스토리 생성하는 강화학습 방법 제시.
      • [10] : action plan, entities 고려해서 스토리 구조 생성
    • Topic
      • [37] : 결말의 감정가 (valence)를 control factor로 둬서 스토리라인은 같고 결말만 다르게.
      • [9] : overall topic을 control factor로 둠. hierarchical framework를 제안해서 첫번째 스토리 생성 후 그 다음 스토리 생성할 수 있게 함.
  • 본 논문에서는 Genre를 control factor로 둠.
    • 장르 자체는 스토리 구조나, 토픽 등을 어우르고 있어서 control factor로 더 적합.

2-2. Controllabel text Generation

  • Fine-tuning
    • [23] : transformer + control code
    • [4] : transformer + interleave content-conditioner (CoCon) layer (raw text를 받아서 합친다)
    • [7, 25, 32] : discriminator 추가
  • controllable text generation에 맞는 objective function 사용한 연구 없음. 우리는 supervised contrastive objective 사용할 것임.

2-3. Contrastive Learning

refernece: https://daebaq27.tistory.com/97

  • in CV
    • 활용: img classification
    • 장점: robustness, lower sensitivity
  • in NLP
    • 활용 : word representation, sentence representation, language modeling
    • text generation에서 최근 contrastive objective 사용하고 있고, supervised 환경에서 쓰인 경우 한 번 있음 ([17]).
  • controllable story generation을 위해서 supervised contrastive learning 쓰는 것은 이 논문이 최초.

3. Method

3-1. Conditional Language Models

  • 기존 language model 수식

    • 각 토큰 x_t가 vocab에 포함될 때, languge model은 text sequence에 대해서 확률분포를 구함. 이를 바탕으로, {x_1 ... x_t-1} text prompt가 주어졌을 때, 다음에 올 {x_t ... x_n}을 decode함.

    • Loss : Dataset D에 대해 L_nll을 minimize하는 parameter를 찾도록 훈련

  • + Control code "Genre"

3-2. Model Architecture

  1. 뼈대

    • transformer, gpt2 117m, multiple transformer-decoder blocks with masked multi-head self-attention, layer normalization, positionwise feed forward.

  2. next token의 conditional 확률분포 (노란색 네모)

    • input : text prompt x_<t, genre code g
    • output: o_t를 softmax 취해서 conditional probability distribution 구하기.
    • o_t : LM의 last layer에 linear layer 적용해서 나온 the logit of the next token

  3. input sequence의 representation

    • input: text prompt x_<t, genre code g
    • output: h- LM의 last layer에 pooling한 값

  4. projection layer

    • input: 2번에서 구한 h
    • output: z
    • 구조
      • two linear layers with tanh non-linear activation func.
      • z를 normalize해서 inner product가 가능하게 함으로써 projection space상에서 distance 구할 수 있도록 함.

3-3. Contrastive Learning

3.3.1 Loss function

  • Contrastive learning 목적 : 비슷한 건 가깝게, 다른 건 멀리

    • 사용된 loss func

      • Cross entropy loss (제일 good)
      • triplet loss
      • contrastive loss

    • 수식

      • {x, x+, x-}은 하나의 batch로 pair를 이룸. => normalize한 것이 {z, z+, z-}
      • j는 어디서 나온 거지...?

3.3.2 Positive Sample Augmentation

  • 기존의 delete, replacing 등의 방법으로 postive sample을 만들기엔 language data가 discrete함
  • [15]의 방법을 착안하여, text input을 transformer layer에 넣은 후 random dropout mask를 적용해 forward pass를 두번 시행한다. (???) 그럼 2개의 서로 다른 output을 만들어 낸다.
  • 여기서 나온 output을 postivie pair로 : (x, x+)

3.3.3 Negative Sample Mining

  • 1) A라는 데이터셋이 story x, genre label y를 가지고 있다고 했을 때, y라벨이 아닌 데이터셋을 negative sample 후보로 뽑음.
  • 2) 후보들을 SentenceTransformer package, "all-mpnet-base-v2"를 사용해서 representation을 뽑은 후 기준이 되는 스토리 x와 가장 유사한 top-k (여기선 1) 데이터를 뽑아서 hard negative sample로 지정.

3.3.4 In-batch Supervision

몰라....

  • In self-supervised learning, single batch 안에서 pos sample은 x+가 유일하다.

  • 그러나, supervised contrastive learning에서, batch안에서 똑같은 라벨을 가지고 있는 다른 sample들도 positive로 취급된다.

  • 따라서 sample pair를 {x, x+, x-}에서 {x, x+, x-, y(genre)}로 확장한다.

  • 8번 수식이랑 비교해보면 앞에 P(i)가 생긴 것을 알 수 있음.

    • P(i)는 index i에 상응하는 모든 postitive set

  • 기존 문제점

    • dropout augmentation을 사용했기 때문에 (z,z_p)는 easy positive pairs가 된다. (cosine sim of z,z_p = 1). (이게 왜 문제인지부터 모르겠음.)
    • 이 문제를 supervised contrastive loss가 완화시켜줄 수 있다.

  • 해결책

    • x의 라벨은 알고 있기 때문에, label information은 batch안의 pos,neg sample을 구분해낼 수 있다. 따라서 우리는 batch안에 hard positive pairs (cosine sim of z,z_p = 0)가 하나 이상 있단 것을 예상할 수 있다.
    • 그래서 eq 9는 같은 라벨을 가지고 있는 sample들 끼리 더 단단한 clustering을 만들 수 있게 해준다.

3-4. Proposed Training Objective

  • genre controllability 는 향상시키는데 집중해서, text's fluency는 떨어질 수 있음.
  • 그래서 두개 사이의 최적의 trade-off 찾는 것이 관건.

4. Evaluation

  • 목표 : 우리가 생성한 스토리가 타겟 장르에 잘 속하도록 만들어졌는가?

4-1. Datasets

4.1.1 Data collection

  • Combine 2 dataset
    • WikiPlots
    • CMU movie summary corpus

4.1.2 Genre Selection

  • 데이터셋에 1191개의 장르태그가 있었는데, 효과적인 학습을 위해 재정비함
  • 최종적으로 총 4개의 장르 선택
    • Action, Romance, Horror, Crime

4.1.3 Data Split

  • 훈련용 : 평가용 = 3:1
  • generator : text 만들기
  • classifier : genre 맞추기

4-2. Evaluation Methods

4.2.1 Baselines (자세한 설명 생략..)

  • fine-tuned pretrained gpt-2, genre condition X
  • Controlled generation language models
    • CTRL, PPLM, CoCon

4.2.2 Automatic Evaluation Metrics

  • label fidelity: genre label classifier가 예측한 값과 비교했을 때 얼마나 잘 맞췄는지.
  • perplexity: fluency of the text - gpt2
  • Dist-1,2,3 : diversity of the text - # of unique n-grams

4.2.3 Human Evaluation

  • 평가항목

    • fidelity: A와 B중 어느게 더 target genre와 맞나?
    • readability: 어느 게 더 문법적으로 맞나?
    • coherence: 어떤 게 더 coherent 한가?
    • interestingness: movie plot으로서 어느 스토리가 더 흥미로운가?

  • 평가방법

    • 100개 random text prompts를 가지고 4개 모델 (SCSC, 3baselines)이 만든 story generation 결과물 비교.
    • 58명 in AMT

5. Results & Analysis

5-1. Results

5.1.1 Automatic Evaluation Results

  • Performance 비교
  1. gpt-2의 label fidelity가 가장 낮음
    • 왜냐하면, 훈련시 gpt-2는 장르 control하지 않았기 때문.
    • genre classifier가 잘 작동하는 것을 확인.
  2. SCSC label fidelity 최고
    • perplexity에서도 좋은 성능 보이긴 했으나 dist-n은 좀 떨어짐
  • Ablation stduy
  1. L_scl을 빼면 label fidelity가 급격하게 떨어짐 = 모델이 supervised contrastive learning을 통해 controlability가 제어되고 있음을 시사.
  2. without in-batch 에서 label fidelity 떨어짐

5.1.2 Human Evaluation Results

  • SCSC가 fidelity, interestingness score 높음.
    • discussion 에서 controllability가 fluency에 영향을 미칠 것이라는 주장에 뒷받침

5-2. Analysis of Genre Controllability

  • 방법
    • input sequence의 첫 32 token들을 사용해서 모델에 넣어 representation 구해서 t-SNE 해봄.
  • 결과
    • (a) : the supervised contrastive objective는 비슷한 장르들 가깝게 위치시킨다
    • (b) : log-likelihood는 (a)에 비해 흩어져 있음.
    • (c) : (a)랑 상황 같은데 genre code가 없을 때.

5-3. Analysis of Training Objective (생략)

마무리

  • 요약 : 본 논문은 genre를 컨디션으로 두고 스토리 생성을 하는 연구를 진행함. 결과적으로 genre를 구분하여 스토리를 생성할 때 (1) genre code의 유무 (2) contrastive learning 방식이 중요한 역할을 하였음.
  • future work : perplexity, fluency 향상
  • 얻은 점
    • pos, neg sampling 하는 방법.
    • 예전에 empathy generation했을 때 reinforcement learning을 썼는데, contrastive learning도 써볼 수 있지 않을까?
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