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FlowSeq: Non-Autoregressive Conditional Sequence Generation with Generative Flow
本文是 CMU 和 Facebook AI 联合发表于 EMNLP 2019 的工作。为了解决自自回归模型（auto regressive）在 Seq2Seq 问题上解码速度慢，只能利用一侧上下文信息等问题，提出了利用 generative flow 的非自回归模型（non-autoregressive）FlowSeq。在机器翻译任务上面的相比于之前的非自回归模型有显著提高，大大缩小了与自回归模型的差距。同时解码速度比自回归模型明显加快。