surface realization | BriefGPT

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ACLNutribullets Hybrid：多文档健康摘要
提出一种生成对比摘要的方法，使用混合生成方法，结合内容规划和表面实现组件，帮助训练数据不足的情况下实现对不同来源的精确比较，测试结果表明，在营养和健康领域，相比传统方法，该框架能够提供更忠实、相关和敏感的摘要，文笔同样流畅。
PDF3 years ago
ACL宏观规划的数据生成文本技术
该论文提出了一种基于神经网络的文本生成模型，包含宏观规划阶段和生成阶段，能够有效地生成准确且连贯的文本，并在自动和人工评估中表现出色。
PDF3 years ago
EMNLP选择和关注：走向可控的文本内容选择生成
本研究提出了一种新的神经编码 - 解码模型，它将内容选择与表面实现分离，实现了对生成文本内容的控制。该模型在数据到文本和标题生成任务中获得了有希望的结果，为文本生成中的可控内容选择铺平了道路。
PDF5 years ago
EMNLP神经文本生成的句子级内容规划和风格规范
通过端到端训练的两步生成模型，即首先由句子级内容规划器决定涵盖的关键词组和所需的语言风格，然后由表面实现解码器生成相关和连贯的文本，可以显著优于现有竞争模型，在 Reddit 的说服性论证、维基百科的正常和简单版本的段落生成以及科学文章的摘
PDF5 years ago
以关键事实为枢轴：低资源表格到文本生成的双阶段模型
在仅有有限平行数据的低资源情况下，本文提出了一种将结构化数据转化为非结构化文本的表格转文本生成模型，将生成过程分为关键事实预测和表面实现两个阶段，其中关键事实预测需要的注释数据更少，而表面实现则可以通过伪平行语料库进行训练，在传记生成数据集
PDF5 years ago
多文档摘要的抽象意义表示
本文研究将多篇文档进行内容归纳的可行性，并提出了使用 Abstract Meaning Representation（AMR）作为形式化内容表示的方法，通过将源文档压缩为 AMR 标准的摘要图，再将摘要图转换为一组摘要句子的表层实现步骤。实
PDF6 years ago
ACL基于语义精炼 GRU 的神经语言生成技术在口语对话系统中的应用
本文提出了一种基于循环神经网络 (RNN) 的自然语言生成 (NLG) 新方法，其中在 RNN 计算之前应用了门控机制，以使得该模型能够生成适当的句子，并可通过共同训练句子规划和表面实现以生成自然语言响应。实验结果表明，该生成器在所有 NL
PDF7 years ago
LSTM 与粗到细对齐的选择性生成对话主题与方式
该论文提出了一种端到端的，领域无关的神经编码器 - 对齐器 - 解码器模型，用于选择性生成，即内容选择和表面实现的联合任务。
PDF9 years ago