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ACL研究基于知识的对话中的内容规划以导航权衡
通过分析规划内容对于满足特定性和归属性这两个目标之间的权衡，我们在知识驱动的对话生成中设计了一个名为 PLEDGE 的框架，并发现规划机制会对自动评估产生积极影响，但在人类判断方面表现较差，需要进一步研究与校准自动评估指标的关系。
PDF5 months ago
阐述性文本生成：模仿、检索、改写
本文介绍了一种名为 IRP 的迭代性框架，旨在应对文本写作的困难，从而实现自动撰写准确且信息丰富的文本。经过在三组数据集上的实验验证，IRP 可生成高质量的表达准确且信息丰富的文档。
PDFa year ago
ACLPlan-then-Seam: 实现高效的表格到文本生成
本文提出了第一个完全的非自回归表格到文本模型（Plan-then-Seam，PTS），通过使用一个新颖的重新思考指针预测器编写和校准内容的计划，然后将计划作为上下文进行拼接以解码描述，从而在保持并行解码的同时，通过共享参数并迭代执行这两个步
PDFa year ago
预训练语言模型的剧情写作
提出了一种新方法 ScratchPlot，使用 Pre-trained language models，利用 content planning 生成故事情节，并使用 generate-and-rank approach 对所生成的（stor
PDF2 years ago
ACLDYPLOC: 使用混合语言模型进行动态规划内容的文本生成
提出了 DYPLOC 框架，采用混合语言模型的新设计，动态规划内容并使用大型预训练模型来生成涵盖多样内容的观点文本。在 Reddit ChangeMyView 的论据生成和 New York Times' Opinion 部分的文章写作任务
PDF3 years ago
ACL使用学习实体提示进行抽象摘要规划
本文提出了利用实体链策略来帮助生成摘要的方法，通过在目标摘要前附加实体链从而生成更为准确与可控制的摘要，该方法在多个数据集上得到应用，并在 faithfulness 方面表现优异。
PDF3 years ago
ACLNutribullets Hybrid：多文档健康摘要
提出一种生成对比摘要的方法，使用混合生成方法，结合内容规划和表面实现组件，帮助训练数据不足的情况下实现对不同来源的精确比较，测试结果表明，在营养和健康领域，相比传统方法，该框架能够提供更忠实、相关和敏感的摘要，文笔同样流畅。
PDF3 years ago
AAAI基于内容规划的无监督意见摘要
本文探讨深度学习在抽象性概括方面的成功，以及因评论摘要的训练数据不易获取而引发对依赖人工制作的方法的发展，提出通过采用内容计划的概念在评论摘要既可以获得更高质量的结果，也可以生成自然且更接近于真实世界的摘要 - 评论数据集。
PDF4 years ago
EMNLP结构化 Transformer 的逐步提取式摘要和计划
采用结构化 transformers 和 encoder-centric 模型进行抽取式摘要，通过将前面生成的摘要注入到 transformer 中实现了分步式摘要，同时不依靠任务特定的冗余建模，成为一个通用的抽取式内容规划器。在 CNN
PDF4 years ago
EMNLP神经故事生成的内容规划与亚里士多德重评分
通过使用具有高质量内容规划和根据亚里士多德诗学详细描述的优秀剧情编写方面的集合进行语言模型的情节生成，可以解决故事生成的问题，并发现经过良好规划的情节结构的故事比不具备内容规划或者使用不合适的规划方式的基准更加相关和高品质。
PDF4 years ago