論文の概要: Text Editing by Command

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12826v1
• Date: Sat, 24 Oct 2020 08:00:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 13:02:24.138666
• Title: Text Editing by Command
• Title（参考訳）: コマンドによるテキスト編集
• Authors: Felix Faltings and Michel Galley and Gerold Hintz and Chris Brockett and Chris Quirk and Jianfeng Gao and Bill Dolan
• Abstract要約: ニューラルテキスト生成における一般的なパラダイムは、単一のステップでテキストを生成するワンショット生成である。 この制限をユーザが既存のテキストを編集するコマンドを発行することでシステムと対話するインタラクティブテキスト生成設定で解決する。 このデータセットに基づいてトレーニングされたトランスフォーマーベースモデルであるInteractive Editorは,ベースラインを上回り,自動評価と人的評価の両方において肯定的な結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.50904226312451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A prevailing paradigm in neural text generation is one-shot generation, where text is produced in a single step. The one-shot setting is inadequate, however, when the constraints the user wishes to impose on the generated text are dynamic, especially when authoring longer documents. We address this limitation with an interactive text generation setting in which the user interacts with the system by issuing commands to edit existing text. To this end, we propose a novel text editing task, and introduce WikiDocEdits, a dataset of single-sentence edits crawled from Wikipedia. We show that our Interactive Editor, a transformer-based model trained on this dataset, outperforms baselines and obtains positive results in both automatic and human evaluations. We present empirical and qualitative analyses of this model's performance.
• Abstract（参考訳）: ニューラルテキスト生成における一般的なパラダイムは、単一のステップでテキストを生成するワンショット生成である。 しかし、ワンショット設定は、ユーザが生成したテキストに課したい制約が動的である場合、特に長い文書を作成する場合、不十分である。 この制限をユーザが既存のテキストを編集するコマンドを発行することでシステムと対話するインタラクティブテキスト生成設定で解決する。 そこで本研究では,ウィキペディアからクロールした単一文編集のデータセットであるWikiDocEditsを提案する。 このデータセットに基づいてトレーニングされたトランスフォーマーベースモデルであるInteractive Editorは,ベースラインを上回り,自動評価と人的評価の両方において肯定的な結果が得られることを示す。 本モデルの性能に関する実証的,定性的な分析を行った。

関連論文リスト

• WikiIns: A High-Quality Dataset for Controlled Text Editing by Natural Language Instruction [56.196512595940334]
  WikiInsは高品質な制御されたテキスト編集データセットで、情報性が向上している。 高品質なアノテートデータセットを用いて,大規模な銀のトレーニングセットを生成するための自動アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T04:46:39Z)
• Copy Is All You Need [66.00852205068327]
  既存のテキストコレクションからテキストセグメントを段階的にコピーするテキスト生成を定式化する。 提案手法は, 自動評価と人的評価の両方により, より優れた生成品質を実現する。 当社のアプローチでは,より大規模なテキストコレクションにスケールアップすることで,さらなるパフォーマンス向上を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-13T05:03:26Z)
• Text Revision by On-the-Fly Representation Optimization [76.11035270753757]
  現在の最先端手法は、これらのタスクをシーケンスからシーケンスまでの学習問題として定式化している。 並列データを必要としないテキストリビジョンのための反復的なインプレース編集手法を提案する。 テキストの単純化に関する最先端の教師付き手法よりも、競争力があり、パフォーマンスも向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T07:38:08Z)
• A Benchmark Corpus for the Detection of Automatically Generated Text in Academic Publications [0.02578242050187029]
  本稿では,人工的な研究内容からなる2つのデータセットについて述べる。 第1のケースでは、コンテンツはオリジナルの論文から短いプロンプトを抽出した後、GPT-2モデルで完全に生成される。 部分的あるいはハイブリッドなデータセットは、いくつかの抽象文をArxiv-NLPモデルによって生成される文に置き換えることで生成される。 BLEU や ROUGE などの流速指標を用いて,生成したテキストと整列した原文とを比較し,データセットの品質を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-04T08:16:56Z)
• Automatic Document Sketching: Generating Drafts from Analogous Texts [44.626645471195495]
  著者がレビューと修正を行うためのドラフト文書全体を生成する新しいタスクである文書スケッチを導入する。 これらのドラフトは、コンテンツのばらつきながら、形式的に重複するドキュメントのセット - 潜在的に再利用可能なテキストの大きなセグメントを共有する - から作成されます。 本研究は,変圧器を用いた専門家の混合と強化学習の併用を含む,弱教師付き手法の適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T06:46:06Z)
• Data-to-Text Generation with Iterative Text Editing [3.42658286826597]
  本稿では,反復的テキスト編集に基づく新しいデータ・テキスト生成手法を提案する。 まず、自明なテンプレートを用いてデータ項目をテキストに変換し、その後、文融合タスクのために訓練されたニューラルモデルにより結果のテキストを反復的に改善する。 モデルの出力は単純で、既製の事前訓練言語モデルで再帰的にフィルタリングされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T13:32:38Z)
• Fact-based Text Editing [11.115292572080131]
  textscFactEditorは、バッファ、ストリーム、メモリを使用して与えられた事実を参照することで、ドラフトテキストを編集する。 textscFactEditorは、エンコーダ-デコーダアプローチよりも高速に推論を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T06:50:30Z)
• POINTER: Constrained Progressive Text Generation via Insertion-based Generative Pre-training [93.79766670391618]
  ハードコントラストテキスト生成のための新しい挿入ベースアプローチであるPOINTERを提案する。 提案手法は,既存のトークン間で段階的に新しいトークンを並列に挿入することによって動作する。 結果として生じる粗大な階層構造は、生成プロセスを直感的で解釈可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T18:11:54Z)
• Learning to Select Bi-Aspect Information for Document-Scale Text Content Manipulation [50.01708049531156]
  我々は、テキストスタイルの転送とは逆の文書スケールのテキストコンテンツ操作という、新しい実践的なタスクに焦点を当てる。 詳細は、入力は構造化されたレコードと、別のレコードセットを記述するための参照テキストのセットである。 出力は、ソースレコードセットの部分的内容と参照の書き込みスタイルを正確に記述した要約である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T12:52:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。