Nov, 2022

词汇复杂性控制的句子生成

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TL;DR我们提出了一个新颖的任务，即控制词汇复杂度的句子生成，该任务旨在使用具有所需复杂度水平的关键词生成句子。我们提出了一种基于复杂度嵌入的简单而有效的方法，用于训练模型和微调预训练模型，并在英文和中文数据集上进行了广泛的实验。结果表明，相对于基线方法，我们的方法更好地控制了词汇复杂度并生成了更高质量的句子。
发现论文，激发创造
  • 可控的句子简化：应用句法和词汇约束

    通过对句子语法和词汇约束的控制，本文提出了一种可以满足不同用户简化需求的 CROSS 句子简化模型，使用 Transformer-based 结构，在两个基准数据集上实验表明，语法和词汇约束对于成功的简化至关重要。

    Oct, 2019

  • 通过受控语法简化识别、测量和降低句法复杂性

    本研究提出了一种基于事实信息的控制简化方法，使用句法依赖分析将复合和复杂句子拆分为简化句子的集合，并用统计方法度量了句子的句法复杂度，通过本方法，可在不失信息的情况下简化语言，用于知识图谱中三元组的提取与构建。

    Apr, 2023

  • 神经机器翻译中的文本复杂度控制

    该研究介绍了一项机器翻译任务，其输出面向不同水平的目标语言熟练度的受众。他们收集了高质量的新闻文章数据集，提出了一种跨语言文章段落对齐方法，训练出多任务序列到序列模型，实现将西班牙语翻译成英语并针对英语简化阅读难度，结果显示这些多任务模型优于传统的翻译和简化文本管线式方法。

    Nov, 2019

  • 具备语法样例的可控释义生成

    本文提出一种新颖的任务，通过神经模块来控制句子的语法以及运用多任务训练的目标来提高表示学习，从而实现可控文本生成，并在基线实验的基础上实现性能的提升和捕捉理想特征。

    Jun, 2019

  • 可控的句子简化

    使用离散参数机制在序列到序列模型中为用户提供明确控制简化系统的方法，进而在简化基准测试中实现比标准模型更好的结果，并建立了 ACCESS 模型作为人群中心的句子简化的技术水平。

    Oct, 2019

  • 面向开放域创造力和公平性的可控文本生成

    本文介绍了一些控制文本生成的方法以增强语言生成模型的创造力和公平性，包括层级生成和约束解码，并应用于故事、诗歌、比喻语言的创意生成，以及减少生成模型的社会偏见。

    Sep, 2022

  • 控制文本生成中的关键词及其位置

    本文提出一种使用特殊标记来控制生成文本中关键字的相对位置的方法，实验证明该方法可以更好地符合用户意图，生成更接近用户意图的摘要文本。

    Apr, 2023

  • 词汇复杂度预测：概述

    本文主要介绍了如何利用计算模型思想来预测英文文本的词汇复杂度，并详细论述了基于传统机器学习分类器和深度神经网络的不同方法，以及相关实验和应用领域如文本简化。

    Mar, 2023

  • 对大型语言模型在受控生成任务中的评估

    大型语言模型在生成任务中的可控性和精细硬性约束方面存在挑战。

    Oct, 2023

  • 通过关键字提供提高教育问题生成的可控性

    本文研究了问题生成中的控制性和难度问题，提出了一种基于关键词的问题生成模型，并通过实验证明了该模型能够显著提高问题生成的多样性和可控性。

    Dec, 2021