@inproceedings{Chaffin-Claveau-Kijak:TALN:2022,
    author = "Chaffin, Antoine and Claveau, Vincent and Kijak, Ewa",
    title = "D\'ecodage guid\'e par un discriminateur avec le Monte Carlo Tree Search pour la g\'en\'eration de texte contrainte",
    booktitle = "Actes de la 29e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf\'erence principale / Travaux originaux",
    month = "6",
    year = "2022",
    address = "Avignon, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "26-40",
    note = "Discriminator-guided decoding with Monte Carlo Tree Search for constrained text generation ",
    abstract = "Dans cet article, nous explorons comment contr\^oler la g\'en\'eration de texte au moment du d\'ecodage pour satisfaire certaines contraintes (e.g. \^etre non toxique, transmettre certaines \'emotions...), sans n\'ecessiter de r\'e-entrainer le mod\`ele de langue. Pour cela, nous formalisons la g\'en\'eration sous contrainte comme un processus d'exploration d'arbre guid\'e par un discriminateur qui indique dans quelle mesure la s\'equence associ\'ee respecte la contrainte. Nous proposons plusieurs m\'ethodes originales pour explorer cet arbre de g\'en\'eration, notamment le Monte Carlo Tree Search (MCTS) qui fournit des garanties th\'eoriques sur l'efficacit\'e de la recherche. Au travers d'exp\'eriences sur 3 jeux de donn\'ees et 2 langues, nous montrons que le d\'ecodage par MCTS guid\'e par les discriminateurs permet d'obtenir des r\'esultats \`a l'\'etat-de-l'art. Nous d\'emontrons \'egalement que d'autres m\'ethodes de d\'ecodage que nous proposons, bas\'ees sur le re-ordonnancement, peuvent \^etre r\'eellement efficaces lorsque la diversit\'e parmi les propositions g\'en\'er\'ees est encourag\'ee.",
    keywords = "G\'en\'eration de texte, g\'en\'eration collaborative, d\'ecodage, Monte Carlo Tree Search.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2022/3532.pdf"
}