論文の概要: Text-Blueprint: An Interactive Platform for Plan-based Conditional
Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00034v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 18:14:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 17:37:13.771584
- Title: Text-Blueprint: An Interactive Platform for Plan-based Conditional
Generation
- Title(参考訳): Text-Blueprint: 計画ベースの条件生成のためのインタラクティブプラットフォーム
- Authors: Fantine Huot, Joshua Maynez, Shashi Narayan, Reinald Kim Amplayo,
Kuzman Ganchev, Annie Louis, Anders Sandholm, Dipanjan Das, Mirella Lapata
- Abstract要約: プランニングは条件付き生成を不透明にし、基礎を固める上で有用な中間ステップである。
本稿では,問合せ-問合せ-問合せ-問合せペアを用いて,問合せに焦点を絞った要約のためのWebブラウザによる実演を紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 84.95981645040281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While conditional generation models can now generate natural language well
enough to create fluent text, it is still difficult to control the generation
process, leading to irrelevant, repetitive, and hallucinated content. Recent
work shows that planning can be a useful intermediate step to render
conditional generation less opaque and more grounded. We present a web
browser-based demonstration for query-focused summarization that uses a
sequence of question-answer pairs, as a blueprint plan for guiding text
generation (i.e., what to say and in what order). We illustrate how users may
interact with the generated text and associated plan visualizations, e.g., by
editing and modifying the blueprint in order to improve or control the
generated output.
A short video demonstrating our system is available at
https://goo.gle/text-blueprint-demo.
- Abstract(参考訳): 条件付き生成モデルは、流動的なテキストを生成するのに十分な自然言語を生成することができるが、生成プロセスを制御することは依然として困難であり、無関係で反復的で幻覚的なコンテンツを生み出す。
最近の研究は、計画が条件付き生成を不透明でより地味にするために有用な中間ステップであることを示している。
本稿では,問合せに焦点を絞った要約のためのWebブラウザベースのデモを,テキスト生成を導くブループリントプランとして,質問応答ペアのシーケンスを用いて提示する。
ユーザが生成したテキストと関連する計画視覚化とどのように対話するかを説明する。例えば、生成した出力を改善または制御するために、ブループリントを編集および修正する。
私たちのシステムをデモした短いビデオは、https://goo.gle/text-blueprint-demoで閲覧できます。
関連論文リスト
- Plug-and-Play Recipe Generation with Content Planning [28.65323853250831]
本稿では,生成されたテキストのグローバルなコンテンツプランを明示的にモデル化するフレームワークを提案する。
プラグイン・アンド・プレイ方式で自然言語シーケンスとグローバルコンテンツプランの同時配信を最適化する。
本モデルは,レシピ生成作業における最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-09T19:39:10Z) - Conditional Generation with a Question-Answering Blueprint [84.95981645040281]
我々は、条件生成を不透明にし、より根底的にレンダリングするための有用な中間表現としてのプランニングを提唱する。
我々は、最先端の質問生成技術を利用して、自動的に青写真を得る。
我々はTransformerベースのモデルを開発し、それぞれが生成した出力にブループリントを組み込む方法が異なる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T13:10:19Z) - Event Transition Planning for Open-ended Text Generation [55.729259805477376]
オープンエンドテキスト生成タスクは、事前コンテキストに制限されたコヒーレントな継続を生成するためにモデルを必要とする。
オープンエンドテキスト生成におけるイベントを明示的にアレンジする新しい2段階手法を提案する。
我々のアプローチは、特別に訓練された粗大なアルゴリズムとして理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-20T13:37:51Z) - PLANET: Dynamic Content Planning in Autoregressive Transformers for
Long-form Text Generation [47.97523895218194]
本稿では,自己回帰型自己認識機構を利用してコンテンツ計画と表面実現を動的に行う新しい生成フレームワークを提案する。
本フレームワークは,単語のバッグをベースとした文レベルのセマンティックプランを維持するために,トランスフォーマーデコーダを潜在表現で強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T05:52:35Z) - Outline to Story: Fine-grained Controllable Story Generation from
Cascaded Events [39.577220559911055]
長文のきめ細かい制御が可能な生成のためのテストベッドとして,"Outline to Story" (O2S) という新しいタスクを提案する。
次に、最新のキーワード抽出技術で構築された将来のベンチマーク用のデータセットを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-04T08:16:21Z) - 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) - PALM: Pre-training an Autoencoding&Autoregressive Language Model for
Context-conditioned Generation [92.7366819044397]
自己指導型事前学習は、自然言語の理解と生成のための強力な技術として登場した。
本研究は,大規模未ラベルコーパス上で自己エンコーディングと自己回帰言語モデルを共同で事前学習する新しいスキームをPALMに提示する。
広範な実験により、PALMは様々な言語生成ベンチマークにおいて、新しい最先端の結果を達成することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T06:25:36Z)
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。