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natural language text generation
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ACL
基于知识的文本生成中的对话型大型语言模型的比较分析
通过对四个不同大小的大型语言模型以及不同提示技术的比较和基准实验分析,我们发现对于从语义三元组生成自然语言文本,少量示范、后处理和高效微调技术可以显著提高大型语言模型的能力,尤其对于表现出低零样本性能的较小模型。
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5 months ago
一种基于 ASP 的数据到文本处理的 xAI 方法
该论文提出了一个符合 xAI 要求的框架,通过 ASP/Python 程序对自然语言文本进行生成,并实现了对准确性错误和合成量的显式控制,同时利用逻辑规则对文本进行层级组织和结构管理。
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10 months ago
ACL
基于预训练语言模型的少样本知识图谱到文本生成
本文研究如何利用预训练语言模型生成自然语言文本,以便描述知识图谱中的事实,并提出了三项技术创新,包括:语义对齐、关系倾向知识图谱线性化和多任务学习。大量实验证明,我们的模型在 KG-to-text 生成任务中有效性较高,特别在 few-sh
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3 years ago
ACL
面向可分解度量的 AMR 文本生成可解释性评估
该论文旨在解决采用自动表面匹配度量评估 AMR 生成自然语言文本系统时存在的问题,并提出了一种基于两个原则的可分解度量方法,其中一个原则度量 AMR 文本的生成和还原之间的距离,另一个原则则度量生成文本的语言质量。
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4 years ago
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