neural encoder-decoder model | BriefGPT

关键词neural encoder-decoder model

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MM多文档抽象摘要中的认可建模
本文探讨如何运用交叉文档背书效应实现多文档摘要，方法是利用每个文件的综述作为认同者，从其他文件中鉴别显著内容，使用神经编码 - 解码模型整理它们，成为摘要。结果表明，这种方法在基准多文件摘要数据集上比目前基于规则的最强基线方法更为有效。
PDF3 years ago
MM多模式烹饪工作流程构建用于食谱
利用图形化方法描述菜谱的工作流程是一个需要常识推理的复杂任务。本文提出了一个基于神经网络技术的编码器 - 解码器模型，通过使用视觉和文本信息来构建食品制作工作流程。我们还构建了一个包含 9,850 道菜谱的大型数据集，采用该方法比手工特征提
PDF4 years ago
EMNLP通过整合不同语境和考虑答案的损失生成知识库问题
本论文提出了一种神经编码 - 解码模型来生成能够表达给定谓词、对应确定答案的问题，引入了多样化的语境和答案可感知的损失，实验表明我们的模型取得了最佳表现。
PDF5 years ago
ACLMulti-News：一个大规模的多文档摘要数据集和抽象分层模型
本文介绍了首个大规模多文档新闻数据集 Multi-News，并提出一个将传统提取式摘要模型与标准单文档摘要模型结合的端到端模型，取得了有竞争力的结果。我们在 Multi-News 上比较了几种方法，并希望我们的数据和代码能促进多文档摘要领域
PDF5 years ago
ACL使用位置编码控制输出序列长度
该研究提出了一种简单而有效的方法，将正弦位置编码扩展到神经编码器 - 解码器模型中，以保持长度限制，可生成任意长度的文本，并提高 ROUGE 分数。
PDF5 years ago
ACL句法控制释义网络生成对抗性样本
通过建议句法控制的转述网络，生成对抗样例，数据来自大规模的回译，尝试指定目标句法，通过人工和自动化评估表明此系统可以发现还原目标规范且性能不亚于现有对照组，增强了对语法变化的鲁棒性。
PDF6 years ago
EMNLP基于文本的神经问答生成：初步研究
本研究提出了一种基于神经编码器 - 解码器模型的自动问题生成方法，可以根据给定的段落生成多样化、有意义的问题并利用 SQuAD 数据集进行了初步实验研究，实验结果显示该方法可以产生流畅且多样化的问题。
PDF7 years ago
ACL一次性神经跨语言转移用于词形填充
本研究提出一种新颖的跨语言转移方法，使用神经编码器 - 解码器模型完成词形映射任务，并使用高资源语言数据提高低资源语言的性能。在 21 种不同语言家族的语言对中进行实验，比无转移方法的精度高出 58％，并表明零射和单射学习也是可能的。此外，
PDF7 years ago
ACL使用字符序列到序列学习生成形态变化
本研究提出了一种基于神经编码器解码器模型的方法，用于生成 Morphological inflection generation 任务中给定基本形式的词汇对应的特定语言变换的变形形式，并在 7 个形态丰富语言的数据集上进行评估，获得了与现有
PDF9 years ago