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 naturliga språk meningar, vars attribut är dynamiskt kontrolleras genom lärande löses latent representationer med utsedda semantik. Vi föreslår en ny neural generativ modell som kombinerar variabla auto-kodare och holistiska attribut discriminatorer för effektiv införande av semantiska strukturer. Med differentierad approximation till diskreta textprover, tydliga begränsningar av oberoende attributkontroller, och effektivt samarbete lärande av generator och diskriminatorer, vår modell lär sig mycket tolkningsbara representationer från även bara ord annoteringar, och producerar realistiska meningar med önskade attribut. Kvantitativ utvärdering validerar riktigheten i menings- och attributgenerering.
Slutligen är vårt arbete också i andemening likt andra generativa modeller för text, t.ex. Kontrollabel textgenerering REF, som kombinerar VAE och uttryckliga begränsningar av oberoende attributkontroller.
Controllable Text Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}