Generering av öppna domäner har gjort anmärkningsvärda framsteg under de senaste åren, men ger ibland korta och oinformativa svar. Vi föreslår ett nytt paradigm, prototypredigering för svarsgenerering, som först hämtar ett prototypsvar från ett fördefinierat index och sedan redigerar prototypsvaret enligt skillnaderna mellan prototypkontext och aktuellt sammanhang. Vår motivering är att den återvunna prototypen ger en bra startpunkt för generering eftersom den är grammatisk och informativ och efterredigeringsprocessen ytterligare förbättrar prototypens relevans och samstämmighet. I praktiken designar vi en kontextmedveten redigeringsmodell som är byggd på en kodare-dekoder ram förstärkt med en redigering vektor. Vi skapar först en redigeringsvektor genom att överväga lexikala skillnader mellan prototypkontext och aktuellt sammanhang. Därefter matas redigeringsvektorn och prototypsvaret till en dekoder för att generera ett nytt svar. Experimentresultat på ett storskaligt dataset visar att vårt nya paradigm avsevärt ökar relevansen, mångfalden och originaliteten hos generationsresultat jämfört med traditionella generativa modeller. Dessutom överträffar vår modell hämtningsbaserade metoder i fråga om relevans och originalitet.
REF beräkna en redigering vektor genom att överväga lexikal skillnad mellan en prototyp sammanhang och nuvarande sammanhang, som används som extra funktioner.
Response Generation by Context-aware Prototype Editing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}