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从 Wikidata 学习生成单句传记
利用循环神经网络的序列到序列模型，结合注意力选择 Wikidata 中的事实并生成与之相关的维基百科传记句，模型通过人类偏好评估接近于维基百科参考水平，并且通过分析内容选择，模型可以在推断知识和错觉错误信息之间进行折中。
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7 years ago
数据到文本系统中的内容选择：一项调查
介绍了数据到文本生成领域、数据到文本系统结构和最先进的内容选择方法，并为选择方法提供建议，讨论未来研究机会。
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8 years ago
个性化强调框架用于生成有说服力的信息
本文介绍了一种基于心理学驱动的个性化强调框架，使用该框架可以根据一组领域独立的心理特质和基本的人类价值观来直接模拟内容选择决策，并演示了如何将分析结果用于自动个性化内容选择，以生成有说服力的信息。
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8 years ago
LSTM 与粗到细对齐的选择性生成对话主题与方式
该论文提出了一种端到端的，领域无关的神经编码器 - 对齐器 - 解码器模型，用于选择性生成，即内容选择和表面实现的联合任务。
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9 years ago
对话生成物体描述的学习内容选择规则
本文研究聊天机器人生成任务型对话中的对象描述内容选取这一子问题，使用基于不同模型的特征集进行机器学习并训练出选择对象描述内容的组件，其中包括递增模型、概念协定模型和意图影响模型。同时，本文还与简单的 recentity 模型进行了对比实验，
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13 years ago
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