Vi inför en strategi för neural textgenerering som uttryckligen representerar enheter som nämns i texten. Entitetsrepresentationer är vektorer som uppdateras allteftersom texten fortsätter; de är utformade speciellt för berättande text som fiktion eller nyheter. Våra experiment visar att modellering enheter erbjuder en fördel i två automatiska utvärderingar: nämna generation (där en modell väljer vilken enhet att nämna nästa och vilka ord att använda i omnämnandet) och välja mellan en korrekt nästa mening och en distraherare från senare i samma berättelse. Vi gör också en mänsklig utvärdering av automatiskt genererad text i berättelsesammanhang; denna studie stödjer vår betoning på enheter och föreslår riktlinjer för ytterligare forskning.
Nyligen föreslog Ref en neural textgenereringsmetod som uttryckligen representerar och spårar enheter.
Neural Text Generation in Stories Using Entity Representations as Context
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}