neural natural language generation | BriefGPT

关键词neural natural language generation

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ACL利用质量加权的弱监督自动标注共同提高语言理解和生成能力
本研究提出了一种半监督框架，利用 GPT-2 模型自动构建了大规模数据，并根据估计的标签质量调整模型参数更新，实现 NLG 和 NLU 模型的联合训练，证明在数据稀缺场景下，该弱监督培训范式是一种有效的方法，在 E2E 和天气基准测试上优于
PDF3 years ago
COLING神经反可能性训练的多元关键词生成
本文从多样性的角度研究了序列到序列关键词生成模型，并针对使用 MLE 训练生成的输出存在的重复关键字的问题，提出了训练过程中的 UL 目标函数和 K 步预测目标函数，这两种方法有效地提升了生成关键字的多样性和输出质量。
PDF4 years ago
神经网络自然语言生成中的语义噪声问题
本文研究了在语义控制机制下，语义噪声的影响及数据清洗对神经自然语言生成（NNLG）模型的改进。实验结果表明，数据清洗可以使语义正确性提高高达 97%，且保持流畅性。同时，发现常见错误是忽略信息而非虚构。
PDF5 years ago
ACL筛选和生成：一种用于神经自然语言生成中语义和风格联合控制的语料库和方法
通过自然描述性用户评论数据免费生成语义和样式标记富文本的可并行结构化意义表示的训练数据集，系统地探索样式标记如何实现神经模型输出的语义和样式联合控制，提出了 YelpNLG，一个跨越不同餐厅属性的高度风格多变的参考文本和富含语义的并行结构化
PDF5 years ago
神经语言生成中的语言风格控制
该研究通过基于条件 RNN 语言模型的方法，控制生成文本的内容和文体风格，并以电影评论领域为例，成功生成了与所需语言风格和内容相一致的连贯句子。
PDF7 years ago