text-to-text generation | BriefGPT

关键词text-to-text generation

搜索结果 - 9

COLINGWikiSplit++：简易数据精化工具用于拆分与改述
将复杂句子拆分为意思相同的多个简单句子的 Split and Rephrase 任务通过提升可读性和提高自然语言处理中下游任务的性能。本文提出了一种简单而强大的数据精炼方法，通过删除 WikiSplit 中复杂句子不涉及至少一个简单句子的实
PDF3 months ago
SIGIRLLM-RecSys 文本 ID 学习对准
通过 IDGen 方法将每个项目表示为独特、简洁、语义丰富、与平台无关的文本 ID，并通过基于 LLM 的推荐系统和文本 ID 生成器的协同训练，无缝地将个性化推荐融入自然语言生成，从而建立了一个基础生成推荐模型。实验结果表明，该方法在标准
PDF3 months ago
形式随功能：基于功能要求的文本到文本条件图生成
本研究基于图的功能要求生成的问题设置进行了研究，并提出了一种在预训练语言模型的基础上微调以生成图的方法，该方法引入了关于图结构的归纳偏置，通过将消息传递层整合到语言模型的架构中。通过在公开可用和广泛研究的分子和知识图数据集上进行实验，结果表
PDF8 months ago
ACL自动人工智能互动文本生成
本教程关注于文本生成，这是一类自然语言生成任务，它以一段文本作为输入，然后生成一篇按照某些特定标准（如可读性或语言风格）改进的修订版本，同时保留原版文本的大部分含义和长度。
PDF9 months ago
如何通过波束搜索提高生成序列标注中的跨度级别置信度估计？
本文旨在提供一些关于如何估计生成序列标注模型的置信度的实证见解，特别是如何可靠地评估模型对每个标记的预测置信度，我们发现，简单地使用解码器的输出概率并不是实现良好校准置信度估计的最佳方法，而我们提出的通过顶部 - k 预测的统计数据的方法，
PDF2 years ago
客服对话的统一知识提示预训练
本篇论文提出了一种创新的统一知识提示预训练框架 UFA（Unified Model For All Tasks），系统地解决了客户服务对话任务中的各种需求，通过混合不同的对话任务进行学习，显著提高了自然语言理解和生成的基准。
PDF2 years ago
EMNLP文本生成中的概念保留评估与改进：抽取、去噪和实施
本文通过实验证明了当前的 seq2seq 模型在重要输入概念的保留方面并不足够好，因而提出了一种简单而有效的方法 —— 使用概念作为词汇约束来保留重要输入概念。该文的方法在自动指标上表现得较好，演示了概念保护的更高覆盖率，并在人工评估中得到
PDF3 years ago
ACL基于参考文献评估语法错误修正和文本简化存在偏见
本文研究发现，当前文本直接生成模型质量评估所使用的参考文献太少，导致评估结果偏差较大 (即低覆盖率偏差)，在语法纠错 (GEC) 评估中，无法通过重新缩放或在可以实现的范围内增加参考文献的数量来解决该问题，这是由于单个句子的有效修正的分布具
PDF6 years ago
ACL学习改写：使用多序列对齐的无监督方法
使用可比较语料库中的句子进行多序列匹配从而自动学习和应用单词格点对表示的改写模式，实现文本的生成和改写。实验结果表明系统可以准确地生成和改写文本并优于基线系统。
PDF21 years ago