nlg models | BriefGPT - AI 论文速递

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ChatGPT 是一种好的 NLG 评估器吗？初步研究
研究通过在三个常用的 NLG 元评估数据集上实验，评估 ChatGPT 作为 NLG 指标的可靠性，结果表明其与黄金人类判断的相关性达到了同类指标的最高水平或具有竞争性。
PDFa year ago
威胁模型和检测方法的综合调研
本文是关于机器生成文本和自然语言生成领域的综述。研究表明，机器生成文本与人类作者的文本越来越难以区分，因此我们讨论了现代自然语言生成系统带来的威胁模型，并对文本检测方法进行了最全面的综述。本文进一步讨论了机器生成文本的安全和社会背景，并提出
PDF2 years ago
修复裂开的基础：生成文本评估实践中的障碍调查
本文对自然语言生成中的模型评估进行了综述，分类，以及讨论该领域内研究人员针对这些问题所做的工作，提出了一个长期的 NLG 评估愿景，并建议研究人员采取具体措施来改善他们的评估过程。最终，从 66 篇近期 NLP 会议的 NLG 论文中分析了
PDF2 years ago
ACLOpenMEVA：用于评估开放式故事生成指标的基准
该研究提出了 OpenMEVA 标准，用于评估故事生成指标的能力，揭示了现有的自动度量标准与人类评估的相关性不足，并且缺乏推理能力，该研究为进一步研究自然语言生成模型和指标提出了启示。
PDF3 years ago
道德故事：关于规范、意图、行动及其后果的情境推理
探究自然语言生成模型作为行为先验条件用于社交环境中行为的假设生成，结合 Moral Stories 数据集研究并提出解码策略，通过综合专家模型实现优质行为生成、后果和规范生成。
PDF4 years ago
ACLGLGE：一个新的通用的自然语言生成评估基准
本篇论文介绍了新的多任务基准测试 ——GLGE，以综合比较自然语言生成模型在八个语言生成任务上的泛化性能，包括三个难度子任务，并公开数据集及源代码，以促进自然语言生成模型的预训练和迁移学习研究。
PDF4 years ago
EMNLPUNION：用于评估开放式故事生成的无参考度量
提出了一种基于 BERT 的可学习无参考度量方法 UNION，该方法可以评估生成故事的质量，而不需要任何参考。它可以识别出人类编写的故事并恢复负面故事中的扰动，并模仿现有自然语言生成模型中常见的错误来构建负面样本。在两个故事数据集上的实验证
PDF4 years ago
自然语言生成系统所使用的评价指标调查
该论文介绍了目前自然语言生成领域的研究现状及其衡量标准的快速发展，说明了早期的启发式量化策略难以满足各种不同类型 NLG 任务的需求，因此需要发展更加准确的自动评估指标，并给出了该领域发展的建议和方向。
PDF4 years ago