Neural encoder-dekoder modeller har visat stor framgång i många sekvens generation uppgifter. Tidigare arbete har dock inte undersökt situationer där vi skulle vilja kontrollera längden på encoder-dekoder outputs. Denna förmåga är avgörande för tillämpningar som textsammanfattning, där vi måste generera koncisa sammanfattningar med önskad längd. I detta dokument föreslår vi metoder för att kontrollera utdatasekvenslängden för neurala kodare-dekodermodeller: två avkodningsbaserade metoder och två inlärningsbaserade metoder. 1 Resultat visar att våra inlärningsbaserade metoder har förmågan att kontrollera längd utan att försämra sammanfattande kvalitet i en summering uppgift.
Length Control neural Encoder-Decoder REF föreslog först två lärande-baserade neural encoderdecoder modeller för att styra sekvenslängd som heter LenInit och LenEmb.
Controlling Output Length in Neural Encoder-Decoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}