Generell generering och manipulation av text är utmanande och har begränsad framgång jämfört med den senaste tidens djupa generativa modellering inom visuell domän. Detta dokument syftar till att generera rimliga text meningar, vars attribut kontrolleras genom att lära löses upp latenta representationer med utsedda semantik. Vi föreslår en ny neural generative modell som kombinerar variationella auto-encoders (VAEs) och holistiska attribut discriminators för effektiv införande av semantiska strukturer. Modellen kan alternativt ses som att förbättra VAE med wake-sömn-algoritmen för att utnyttja falska prover som extra träningsdata. Med differentierad approximation till diskreta textprover, tydliga begränsningar av oberoende attributkontroller, och effektivt samarbete lärande av generator och discriminatorer, vår modell lär sig tolkningsbara representationer från även bara ord annoteringar, och producerar meningar med önskade egenskaper av känsla och tempus. Kvantitativa experiment där utbildade klassificeringsgrundare används som utvärderare validerar noggrannheten hos generering av korta meningar och attribut.
I REF ) föreslogs en generativ modell som kan generera meningar som är beroende av vissa egenskaper hos språket, t.ex. känslor och tempus.
Toward Controlled Generation of Text
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}