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Sep, 2019
朝向可控和个性化评论生成
Towards Controllable and Personalized Review Generation
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Pan Li, Alexander Tuzhilin
TL;DR
本文提出了一种名为 RevGAN 的新模型，可根据任意给定的情感和文体信息生成可控和个性化的用户评论，使用自注意递归自动编码器、条件鉴别器和个性化解码器等三个组件，该模型在多个真实世界数据集上的表现明显优于现有的生成模型，在句子质量、连贯性、个性化和人类评估方面都表现出色，同时我们还通过实验证明了生成的评论与有机生成评论并没有明显区别，并遵循相同的统计语言规律。
Abstract
In this paper, we propose a novel model
revgan
that automatically generates controllable and personalized
user reviews
based on the arbitrarily given sentimental and stylistic information.
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