可控自然語言生成研究

 
第1章緒論
1.1 自然語言生成任務(wù)·
1.2 基于知識(shí)引導(dǎo)的自然語言生成
1.3 文本生成的可解釋性與可控性
本章小結(jié)
第2章 基于概念網(wǎng)絡(luò)的文摘生成
2.1 序列到序列文本生成技術(shù)
2.1.1 語言模型
2.1.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體
2.1.3 編碼-解碼框架
2.1.4 注意力機(jī)制
2.1.5 指針網(wǎng)絡(luò)
2.1.6 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.2 基于概念網(wǎng)絡(luò)的文摘生成模型
2.2.1 概念詞生成
2.2.2 基于單概念網(wǎng)絡(luò)的文本摘要算法.
2.2.3 基于多概念網(wǎng)絡(luò)的文本摘要算法
2.2.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練和遠(yuǎn)程監(jiān)督訓(xùn)練
2.3 概念網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)驗(yàn)
2.3.1 數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)方法·
2.3.2 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
2.3.3 基線模型
2.3.4 模型表現(xiàn)
2.3.5 模型效果對(duì)比分析
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 可解釋信息抽取
3.1 抽取式摘要相關(guān)技術(shù)...
3.1.I Transformer 及預(yù)訓(xùn)練模型
3.1.2 基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的抽取式摘要.
3.1.3 基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的抽取式摘要.
3.2 可解釋性信息抽取模型..
3.2.1 文本特征表示.
3.2.2 基于可解釋特征屬性的抽取模型
3.2.3 基于可解釋概念語義的抽取模型
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn) ··
第4章 概念語義可控摘要生成
4.1 預(yù)訓(xùn)練及摘要生成模型
4.2 概念語義可控文本摘要生成模型
4.2.1 基于混合連接的生成網(wǎng)絡(luò)
4.2.2 生成式可控摘要模型
4.2.3 模型融合訓(xùn)練
4.3 ESCA模型框架實(shí)驗(yàn)
4.3.1 相關(guān)數(shù)據(jù)集及評(píng)價(jià)指標(biāo)
4.3.2 實(shí)驗(yàn)配置
4.3.3 基線模型
4.3.4 模型效果比對(duì)分析
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 可控文本生成方法·
5.1 可控文本生成方法概要.
5.2 基于特定風(fēng)格的可控標(biāo)題生成
5.3 即插即用的屬性模型
5.4 自監(jiān)督學(xué)習(xí)的可控文本生成
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
……
第6章 基于提示的文本生成控制