論文の概要: Sequentially Controlled Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02299v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 21:23:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 23:16:04.997123
• Title: Sequentially Controlled Text Generation
• Title（参考訳）: 逐次制御されたテキスト生成
• Authors: Alexander Spangher, Xinyu Hua, Yao Ming, Nanyun Peng
• Abstract要約: GPT-2は、驚くほど人間らしく、長い文書が混ざり合ったり、人間のような文章構造に従わなかったりする文を生成する。 本研究では,長距離テキストにおける命令構造の問題について検討する。 生成と編集が可能な逐次制御型テキスト生成パイプラインを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.22539956688443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While GPT-2 generates sentences that are remarkably human-like, longer documents can ramble and do not follow human-like writing structure. We study the problem of imposing structure on long-range text. We propose a novel controlled text generation task, sequentially controlled text generation, and identify a dataset, NewsDiscourse as a starting point for this task. We develop a sequential controlled text generation pipeline with generation and editing. We test different degrees of structural awareness and show that, in general, more structural awareness results in higher control-accuracy, grammaticality, coherency and topicality, approaching human-level writing performance.
• Abstract（参考訳）: GPT-2は、驚くほど人間らしい文を生成するが、長い文書は混乱し、人間のような文章構造に従わない。 長距離テキストにおける構造決定の問題について検討する。 本稿では,新しい制御されたテキスト生成タスクと逐次制御されたテキスト生成を提案し,このタスクの出発点としてデータセットであるNewsDiscourseを同定する。 生成と編集が可能な逐次制御型テキスト生成パイプラインを開発した。 我々は、構造的認識の度合いを試験し、一般に、より構造的意識がより高い制御精度、文法性、一貫性、話題性をもたらすことを示す。

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