paraphrase generation | BriefGPT

关键词paraphrase generation

搜索结果 - 50

ACL层次化草图归纳用于释义生成
本文提出了一种生成抄袭的生成模型，它通过条件语法草图鼓励语法多样性。在 HRQ-VAE 的基础上，我们提出了一种学习散列编码分解的方法，表示输入的精细到粗糙的信息。通过 HRQ-VAE，我们可以将输入句子的句法形式编码为通过层次结构的路径，
PDF2 years ago
AAAI带检索增强条件提示调优的新颖性控制改写生成
本文提出了参数效率的 Retrieval Augmented Prompt Tuning（RAPT）和使用专门的提示标记的 Novelty Conditioned RAPT（NC-RAPT）作为控制不同水平词汇新颖性的简单模型无关方法，通过
PDF2 years ago
EMNLP弱监督下的选择性学习用于释义生成
本文提出了利用元学习框架解决弱监督下的释义生成任务，并通过检索式的伪释义扩展获取大量弱标注平行句子，进而选择有价值的样本对预训练语言模型 BART 进行微调，从而生成高质量释义的方法，与目前的无监督学习方法相比具有显著的改进。
PDF3 years ago
EMNLP基于句子重写和排序的文档级释义生成
本文提出了一种基于 CoRPG（Coherence Relationship guided Paraphrase Generation）的方法，利用图形 GRU 编码一致性关系图并获取每个句子的一致性感知表示，用于重新排列多个（可能修改）输
PDF3 years ago
EMNLPPhrase-BERT：基于 BERT 的短语嵌入改进及应用于语料库探索
本文提出了一种对 BERT 进行微调的方法（Phrase-BERT），使其能够生成更强大的短语嵌入，Phrase-BERT 利用一个由短语描述形式多样的同义词集以及从 Books3 语料库中挖掘的大规模情境短语数据集生成模型，并在各种短语级
PDF3 years ago
COLING基于无监督机器翻译的改写生成
本文提出了一种将改写生成任务视为无监督机器翻译的新方法，通过将大规模无标签单语语料库拆分成多个簇并使用这些簇的对训练多个 UMT 模型，然后基于这些 UMT 模型生成的改写语句对，可以训练出一个统一的代理模型，用于生成改写句子，该方法避免了
PDF3 years ago
EMNLP利用上下文作为正则化器的 ConRPG: 意译生成
本文提出了一种基于无监督范式的释义生成方法，思路基于生成相同含义的两个句子的概率应该相同，提出了一种由基于上下文语言模型生成释义候选项、使用评分函数进行候选项过滤、基于筛选的候选项进行释义模型训练的管道系统，并在不同任务和数据集上进行实验，
PDF3 years ago
ACL在不使用已标注平行对的情况下生成句法控制的同义改写句
本文提出了一种基于编码器 - 解码器的模型，名为 Syntactically controlled Paraphrase Generator (SynPG)，它可以从未注释的文本集合中学习将一句话的语义和语法分离的能力，从而生成语法各异的释
PDF3 years ago
EMNLP预训练语言模型无监督的改写技术
本文研究了基于转移学习的无监督方法生成高质量的同义改写，其中采用了任务自适应、自监督学习和名为 Dynamic Blocking 的新型解码算法。该方法在问答数据集和 ParaNMT 数据集上均取得了最新的性能，并且在不同语言改写中具有良好
PDF4 years ago
通过人类注视引导的神经注意力提高自然语言处理任务
我们提出了一种新型混合文本显著性模型 (TSM)，首次将阅读的认知模型和显式的人类注视监督相结合，将 TSM 的预测与人类注视的真实数据高度相关，并提出了一种新的联合建模方法，将 TSM 的预测集成到网络的注意层中，从而实现了人类注视引导的
PDF4 years ago
EMNLP将无监督风格转移重新制定为近义词生成
该论文提出了一种简单的基于预训练语言模型的方法，将非监督风格转移重新规定为句子释义生成问题，本文在人工和自动评估方面显著优于目前最先进的风格转移系统，并发现现有的自动指标可以进行简单地误导，最后通过收集具有 11 种不同风格的大型数据集进一
PDF4 years ago
ACL用户可控的有选择性转述生成
本文提出一种数据生成技术，使用远程监督对预训练序列到序列模型进行微调，实现了用户可控的改写生成器，并通过修改损失函数中的参数，鼓励模型输出的多样性，从而有效解决改写过程中，有些短语不能改变的问题。该技术具有语言普适性，在英文和中文上进行了实
PDF4 years ago
将改写生成视为零样本多语言翻译：将语义相似性从词汇和句法多样性中分离开来
通过引入简单的改进算法，不鼓励生成输入中已有的 N-grams，利用多语言神经机器翻译模型生成同义句，控制输入和输出之间的词汇多样性，人工评估表明，该方法比基于 ParaBank 2 的同义句生成器更好地维护意义和语法正确性，并且在两种非英
PDF4 years ago
基于搜索学习的自监督文本生成
本研究提出了一种名为 TGLS 的无监督文本生成方法，采用模拟退火算法和条件生成模型相结合，取得了在同类方法中最佳的生成效果。
PDF4 years ago
ACL自动生成排名的俄语改述语料库用于文本生成
本文是关于用于俄语释义生成的大规模语料库进行自动开发和排名的，提出了 ParaPhraser Plus 数据集以解决目前该领域小规模的语料库难以在文本生成中应用的问题，并使用 Universal Transformer 架构进行了实验。
PDF4 years ago
ACL句法引导的控制性近义语生成
本文提出了一个用于句子重述生成的端到端框架语法引导控制重述生成（SGCP），它利用了源句子中的复杂语法信息以生成符合指定语法结构的新句子，并在多个真实世界的英语语言数据集上进行了自动化和人工评估以证明其有效性。
PDF4 years ago
用潜在词袋生成释义
本文提出一种基于离散词袋模型的转述生成方法，使用 Gumbel Top-K 重参数化技术，实现对目标词袋的不可导取样，提高了解码器的性能，同时，该方法的可解释性得到了验证。
PDF4 years ago
COLING使用成对判别器重新审视释义问题生成器
本文提出了一种获得句子级嵌入的方法，通过在解决释义生成任务的上下文中使用连续编码器 - 解码器模型，并使用序列配对鉴别器来确保获得的嵌入是语义上接近原始句子的真正释义嵌入，并与情感分析任务相结合形成适当的损失函数。结果表明，该方法对于释义生
PDF5 years ago
基于多类 Wasserstein GAN 的多样化转述生成
本文提出了一种基于编码 - 解码架构的深度生成模型，采用附加的转换器将句子转换为其重述潜在代码并使用 Wassertein GAN 对真实和生成的语义组句样本的分布进行比较，结果表明模型可生成具有可靠性和流畅性的变化丰富的语义重述样本，并取
PDF5 years ago
EMNLP模仿学习与强化学习在改写生成中的实证比较
本研究通过 pointer-generator 文本生成模型的实验对比，表明在生成同义句时，模仿（IL）学习比强化（RL）学习更有效且优于目前的同类方法。
PDF5 years ago