EMNLPSep, 2021
基于模式引导的自然语言生成的风格控制
Style Control for Schema-Guided Natural Language Generation
Alicia Y. Tsai, Shereen Oraby, Vittorio Perera, Jiun-Yu Kao, Yuheng Du...
TL;DR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。