Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fine-grained Controllable Text Generation through In-context Learning with Feedback

論文の概要: Fine-grained Controllable Text Generation through In-context Learning with Feedback

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11338v1
Date: Mon, 17 Jun 2024 08:55:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 15:41:08.126662
Title: Fine-grained Controllable Text Generation through In-context Learning with Feedback
Title（参考訳）: フィードバックを用いたインコンテキスト学習による微粒化制御可能なテキスト生成
Authors: Sarubi Thillainathan, Alexander Koller,
Abstract要約: 本稿では,依存度などの非自明な言語的特徴の特定の値に一致させるために,入力文を書き換える手法を提案する。従来の研究とは対照的に、本手法は微調整ではなく文脈内学習を用いており、データが少ないユースケースに適用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.396980277089135
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We present a method for rewriting an input sentence to match specific values of nontrivial linguistic features, such as dependency depth. In contrast to earlier work, our method uses in-context learning rather than finetuning, making it applicable in use cases where data is sparse. We show that our model performs accurate rewrites and matches the state of the art on rewriting sentences to a specified school grade level.
Abstract（参考訳）: 本稿では,依存度などの非自明な言語的特徴の特定の値に一致させるために,入力文を書き換える手法を提案する。従来の研究とは対照的に、本手法は微調整ではなく文脈内学習を用いており、データが少ないユースケースに適用できる。そこで,本モデルでは,文章の書き直しに精度の高い書き直しを行い,テキストの書き直しを行う。

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