text generation systems | BriefGPT

关键词text generation systems

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对齐语言模型中的基本权衡及其与采样适配器的关系
使用 Reinforcement Learning through Human Feedback (RLHF) 与 probability-quality relationship 方法，我们研究了语言模型对文字生成系统的影响，并提出了适应
PDF18 days ago
最小贝叶斯风险解码生成多样性和高质量文本
生成文本系统中的关键挑战之一是产生不仅正确而且多样化的输出。本文提出了两种多样化的最小贝叶斯风险解码算法（DMBR 和 KMBR），通过在贝叶斯风险解码中引入多样性目标，生成高质量和多样化的句子集合。实验结果表明，所提出的方法在多个文本生成
PDF6 months ago
认知幻象：大型语言模型中幻觉的综述
研究总结了最近对大型语言模型中的幻觉现象的有趣见解，提出了一个包含各种文本生成任务中幻觉的新颖分类法，以及理论洞察、检测方法和改进方法，并提出了若干未来的研究方向。
PDF10 months ago
使用语义角色标注评估文本的事实一致性
SRLScore 是一种基于语义角色标注的自动文本评估度量，适用于文本摘要，能显示出稳定的泛化性能，且可适应于不同的领域。
PDFa year ago
EMNLP评估生成文本形态句法的完整性
提出 L'AMBRE 用于评估多语言文本生成系统的形态句法良好性度量，并通过自动提取多种形态句法规则和训练鲁棒解析器解决文本生成系统的问题，并证明了该度量在机器翻译任务中的有效性。
PDF3 years ago
ACL当人类被欺骗时，自动检测生成文本最容易
本文分析了三种采样解码策略，揭示了在提高欺骗人类的能力时，会引入使自动检测系统易于检测的统计异常，同时也表明即使是多句子摘录也有超过 30％的概率欺骗专家人类评分员，强调了使用人类和自动检测器来评估文本生成系统的重要性。
PDF5 years ago
EMNLPMoverScore: 文本生成的上下文嵌入和地球移动距离评估
本文研究评估文本生成系统的评价指标，提出了基于语义而非形式的指标 MoverScore，并通过多项任务的验证表明采用上下文表示和距离测度相结合的方法可以取得最佳表现，该指标具有较强的泛化能力，并已提供 Web 服务方便使用。
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