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.
För det första försökte REF kontrollera längden på den mening som genereras av en kodare-dekoder modell i en text summering uppgift.
Controlling Output Length in Neural Encoder-Decoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}