I verkliga tillämpningar av naturlig språkgeneration, det finns ofta begränsningar på mål meningar utöver fluens och naturlighet krav. Befintliga språkgenereringstekniker är vanligtvis baserade på återkommande neurala nätverk (RNN). Det är dock inte trefaldigt att införa begränsningar för RNN:er samtidigt som produktionskvaliteten bibehålls, eftersom RNN:er genererar meningar i följd (eller med strålsökning) från det första ordet till det sista. I detta dokument föreslår vi CGMH, ett nytt tillvägagångssätt med Metropolis-Hastings provtagning för begränsad generering av meningar. CGMH tillåter komplicerade begränsningar såsom förekomsten av flera nyckelord i mål meningarna, som inte kan hanteras i traditionella RNN-baserade metoder. Dessutom arbetar CGMH i slutstadiet och kräver inte parallell corpora för utbildning. Vi utvärderar vår metod på en mängd olika uppgifter, inklusive nyckelord-till-sentence generation, oövervakad mening parafrasing, och oövervakade mening felkorrigering. CGMH uppnår hög prestanda jämfört med tidigare övervakade metoder för generering av meningar. Vår kod släpps på https://github.com/NingMiao/CGMH
REF använder Metropolis-Hastings provtagning (1953) för begränsad meningsgenerering, för att uppnå den senaste oövervakade parafraseringsprestandan.
CGMH: Constrained Sentence Generation by Metropolis-Hastings Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}