Sep, 2018

利用众包数据表征变异性，训练神经语言生成器生成风格多样的输出

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TL;DR使用文本分析方法，基于餐饮行业中的 50K 句子，对对话系统中从意义表示到生成自然对话的进行了探究，使用不同的风格分区来训练和生成自然对话，并证明了标记风格变量的方法可以调整生成对话的风格。
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发现论文，激发创造
  • 用神经自然语言生成器控制基于个性的风格变化

    本文探讨了自然语言生成在任务导向对话中的应用，提出了三种序列到序列模型，并考虑如何实现内容和风格的分离，通过控制 36 个风格参数，实现对语义和风格的高度还原。

    May, 2018

  • 在 NLG 中最大化风格控制和语义准确性：个性变化和话语对比

    本研究旨在探索神经生成法如何同时实现语义准确度和文体控制，在两个文体基准任务中，通过在译码器中进行文体调节，消除先前模型中使用的语义再排序器，从而实现了语义误差降至接近零，并在 Personality 中实现了超过 15 个 BLEU 分数的巨大性能提升。在控制对比中还实现了从 0.75 到 0.81 的提升以及语义误差从 16% 降至 2%。

    Jul, 2019

  • 筛选和生成：一种用于神经自然语言生成中语义和风格联合控制的语料库和方法

    通过自然描述性用户评论数据免费生成语义和样式标记富文本的可并行结构化意义表示的训练数据集，系统地探索样式标记如何实现神经模型输出的语义和样式联合控制，提出了 YelpNLG，一个跨越不同餐厅属性的高度风格多变的参考文本和富含语义的并行结构化意义表示语料库，实验结果表明该模型可以在保持语义的前提下，成功地达到多个样式目标，包括形容词的词汇选择，输出长度和情感。

    Jun, 2019

  • 最近邻语言模型用于风格可控生成

    本文构建并评估了一种基于外部记忆的语言建模方法，利用政治正确、正式性和毒性等属性进行样式控制，结果显示基于样式专用数据存储器的生成性能得到了提高，但仍需在未来的工作中探索预训练数据和特定样式的效果。

    Oct, 2022

  • 基于转移学习和 Adapter 的无监督神经风格文本生成

    本文提出一种迁移学习框架，通过更新模型参数的 0.3％来学习响应生成的特定风格属性，解决了在话务系统中保持一致的人物形象和风格的问题。研究表明，个性是改善会话系统参与度和用户体验的关键驱动因素。同时，本研究通过在 ROC 故事语料库中研究风格故事结尾生成问题，从 PERSONALITY-CAPTIONS 数据集中学习风格特定属性，并通过大量实验和评估表明，该新颖的训练方法可以提高风格生成的效果。

    Oct, 2022

  • 神经语言生成中的语言风格控制

    该研究通过基于条件 RNN 语言模型的方法，控制生成文本的内容和文体风格，并以电影评论领域为例，成功生成了与所需语言风格和内容相一致的连贯句子。

    Jul, 2017

  • 数据到文本的生成与风格模仿

    研究了一种新的文体控制方法，使用现有的句子作为软模板，包括一种混合注意力 - 复制机制、弱监督学习及新的内容覆盖约束，结果表明该方法在餐馆和体育领域表现更好，在内容保真度和文体控制之间取得了较好的平衡。

    Jan, 2019

  • 生成具有风格差异的餐厅评论的创意模板收集

    本研究探讨了一种从餐厅领域的正面和负面评论中获取模板的方法，以扩大自然语言生成功能可用的风格变化类型，使用主观评估措施来评估学习的模板，并计划使用学习的模板来改善餐厅领域的对话系统的会话风格。

    Sep, 2017

  • 控制生成文本的发展

    本文旨在通过学习简化的语义分离潜在表示来生成和控制自然语言句子，同时通过变分自编码器和全局属性判别器的组合来建立新的神经生成模型。该模型具有可解释性和高效性，可以生成符合要求的具有各种属性的句子。量化评估验证了该模型的生成准确性。

    Mar, 2017

  • 学习在任意书写风格中生成文本

    通过对比训练的表示捕捉风格特征，从而引导语言模型以目标风格生成文本，实现满足作者特定风格的生成，而不需要微调底层语言模型。

    Dec, 2023