Medan neurala, kodare-dekoder modeller har haft betydande empirisk framgång i textgenerering, finns det fortfarande flera oadresserade problem med denna typ av generation. Encoderdecoder modeller är till stor del (a) ointerpretable, och (b) svårt att kontrollera när det gäller deras frasering eller innehåll. Detta arbete föreslår en neural generation system med hjälp av en dold semimarkov modell (HSMM) dekoder, som lär sig latenta, diskreta mallar tillsammans med lärande att generera. Vi visar att denna modell lär sig användbara mallar, och att dessa mallar gör generation både mer tolkningsbar och kontrollerbar. Dessutom visar vi att detta tillvägagångssätt skalas till verkliga datauppsättningar och uppnår en stark prestanda som närmar sig encoderdecoder text generation modeller.
REF fokuserade på den tolkningsbara och kontrollerbara genereringsprocessen, och föreslog en neural modell med hjälp av en dold semi-markov modell dekoder för att ta itu med dessa frågor.
Learning Neural Templates for Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}