Jul, 2019

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

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TL;DR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%。
task-oriented dialogueneural generation methodsstylistic benchmark taskssemantic accuracydiscourse contrast
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

  • 基于模式引导的自然语言生成的风格控制

    本研究着重于架构引导的自然语言生成中的风格控制和评估，旨在同时实现语义和风格控制，通过条件训练、引导微调和引导解码等各种控制生成方法的实验来评估其优缺点，并用广泛的自动和人工评估指标来评估，结果表明，使用判别器引导解码更适合处理风格较为语义复杂的任务，同时这种方法也更加可扩展，效果更好。

    Sep, 2021

  • 使用零样本提示学习控制对话中的人格风格

    本文探讨了基于提示的学习在控制自然语言生成模型的人格和语义准确性方面的效果，结果表明，提示生成的输出会产生更好的语义准确性和人格准确性，特别是在语义风格转移提示的情况下，同时没有前人在此方面的探索。

    Feb, 2023

  • 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

    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。

    Sep, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 神经响应生成中的输出风格和主题控制

    本文提出了神经编码器 - 解码器的语言生成模型中对输出风格和主题进行干预的简单灵活的训练和解码方法，通过基于选择性采样的解码方法和遵循性模型将神经生成过程分解为易于实现的子问题，同时通过一定限制方式和主题限制进行生成，该方法在人机交互任务中的表现不会降低输出质量。

    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