論文の概要: A Combined Encoder and Transformer Approach for Coherent and High-Quality Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12157v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 01:41:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-20 13:37:07.781255
- Title: A Combined Encoder and Transformer Approach for Coherent and High-Quality Text Generation
- Title（参考訳）: コヒーレントテキスト生成のためのエンコーダとトランスフォーマーの併用
- Authors: Jiajing Chen, Shuo Wang, Zhen Qi, Zhenhong Zhang, Chihang Wang, Hongye Zheng,
- Abstract要約: 本研究は,BERTのセマンティック解釈強度とGPT-4の生成能力を組み合わせた新しいテキスト生成モデルを提案する。
このモデルはセマンティックディープを強化し、スムーズな人間のようなテキストフローを維持し、以前のモデルに見られる制限を克服する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.930799903736776
- License:
- Abstract: This research introduces a novel text generation model that combines BERT's semantic interpretation strengths with GPT-4's generative capabilities, establishing a high standard in generating coherent, contextually accurate language. Through the combined architecture, the model enhances semantic depth and maintains smooth, human-like text flow, overcoming limitations seen in prior models. Experimental benchmarks reveal that BERT-GPT-4 surpasses traditional models, including GPT-3, T5, BART, Transformer-XL, and CTRL, in key metrics like Perplexity and BLEU, showcasing its superior natural language generation performance. By fully utilizing contextual information, this hybrid model generates text that is not only logically coherent but also aligns closely with human language patterns, providing an advanced solution for text generation tasks. This research highlights the potential of integrating semantic understanding with advanced generative models, contributing new insights for NLP, and setting a foundation for broader applications of large-scale generative architectures in areas such as automated writing, question-answer systems, and adaptive conversational agents.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,BERTのセマンティック解釈強度とGPT-4の生成能力を組み合わせたテキスト生成モデルを提案する。
統合アーキテクチャにより、モデルはセマンティックディープを強化し、スムーズな人間のようなテキストフローを維持し、以前のモデルに見られる制限を克服する。
GPT-3、T5、BART、Transformer-XL、CTRLなど、BERT-GPT-4はPerplexityやBLEUといった主要な指標で従来のモデルを上回っており、優れた自然言語生成性能を示している。
文脈情報を完全に活用することにより、このハイブリッドモデルは論理的に一貫性のあるテキストを生成するだけでなく、人間の言語パターンと密接に一致し、テキスト生成タスクの高度なソリューションを提供する。
本研究は、高度な生成モデルに意味理解を統合する可能性を強調し、NLPに新たな洞察を与え、自動書込み、質問応答システム、適応会話エージェントといった分野における大規模生成アーキテクチャの幅広い応用のための基盤を確立する。
関連論文リスト
- Automatic and Human-AI Interactive Text Generation [27.05024520190722]
本チュートリアルは、最先端の自然言語生成研究の概要を提供する。
テキストからテキストへの生成タスクは、セマンティック一貫性とターゲット言語スタイルの観点からより制約される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T20:26:15Z) - RenAIssance: A Survey into AI Text-to-Image Generation in the Era of
Large Model [93.8067369210696]
テキスト・ツー・イメージ生成(テキスト・トゥ・イメージ・ジェネレーション、英: Text-to-image Generation、TTI)とは、テキスト入力を処理し、テキスト記述に基づいて高忠実度画像を生成するモデルである。
拡散モデル (diffusion model) は、繰り返しステップによるノイズの体系的導入を通じて画像の生成に使用される顕著な生成モデルである。
大規模モデルの時代、モデルサイズを拡大し、大規模言語モデルとの統合により、TTIモデルの性能がさらに向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-02T03:27:20Z) - PatternGPT :A Pattern-Driven Framework for Large Language Model Text
Generation [1.7259824817932292]
本稿では,大規模言語モデルのためのパターン駆動型テキスト生成フレームワークであるPatternGPTを提案する。
このフレームワークは、大規模言語モデルの抽出機能を利用して、リッチで多様な構造化および形式化されたパターンを生成する。
判断基準や最適化アルゴリズムなどの外部知識は、高品質なパターンの探索に使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-02T04:32:41Z) - An Overview on Controllable Text Generation via Variational
Auto-Encoders [15.97186478109836]
ニューラルベース生成モデリングの最近の進歩は、コンピュータシステムが人間と会話できるという期待を再燃させた。
変分自動エンコーダ(VAE)のような潜在変数モデル(LVM)は、テキストデータの分布パターンを特徴付けるように設計されている。
この概要は、既存の生成方式、テキスト変分自動エンコーダに関連する問題、および制御可能な生成に関するいくつかのアプリケーションについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T07:36:11Z) - Informative Text Generation from Knowledge Triples [56.939571343797304]
本稿では,トレーニング中に学習した有用な知識を記憶するために,メモリネットワークを利用した新しいメモリ拡張ジェネレータを提案する。
我々は、新しい設定のためのWebNLGからデータセットを導き、我々のモデルの有効性を調べるための広範な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-26T14:35:57Z) - How much do language models copy from their training data? Evaluating
linguistic novelty in text generation using RAVEN [63.79300884115027]
現在の言語モデルは高品質なテキストを生成することができる。
彼らは、これまで見たテキストを単にコピーしているか、それとも一般化可能な言語的抽象化を学んだのか?
本稿では、生成したテキストの新規性を評価するための分析スイートであるRAVENを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T04:07:09Z) - Pre-training Language Model Incorporating Domain-specific Heterogeneous Knowledge into A Unified Representation [49.89831914386982]
本研究では, 構造化されていないテキスト, 半構造化されたテキスト, 十分に構造化されたテキストを含む, あらゆる形式のテキストに対して, 統一された事前学習言語モデル (PLM) を提案する。
提案手法は,データの1/4のみを用いて,プレーンテキストの事前学習に優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-02T16:05:24Z) - OptAGAN: Entropy-based finetuning on text VAE-GAN [1.941730292017383]
最近、変分オートエンコーダ(VAE)がリリースされた。
BERTとGPT-2の2つの事前訓練モデルを組み合わせている。
独創的だが、非常に人間らしい文体を創出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-01T08:23:19Z) - Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning [45.473253542837995]
我々は,知識グラフ(KGs)に基づく新しいコヒーレンス拡張テキストプランニングモデル(CETP)を提案し,レビュー生成のためのグローバルおよびローカルのコヒーレンスを改善する。
グローバルコヒーレンスのために,サブグラフとノードレベルの双方に注意を払って,サブグラフ間の相関性を高める階層的自己意図アーキテクチャを設計する。
3つのデータセットの実験は、生成されたテキストのコンテンツコヒーレンスを改善するためのモデルの有効性を確認します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-09T02:12:05Z) - Controllable Text Generation with Focused Variation [71.07811310799664]
Focused-Variation Network (FVN) は言語生成を制御する新しいモデルである。
FVNは、コードブック内の各属性に対する非結合なラテント空間を学習し、制御性と多様性の両方を可能にする。
我々は、注釈付きコンテンツとスタイルを持つ2つのテキスト生成データセット上でFVNを評価し、自動評価と人的評価により、最先端のパフォーマンスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T06:31:06Z) - Robust Conversational AI with Grounded Text Generation [77.56950706340767]
GTGは、大規模なTransformerニューラルネットワークをバックボーンとして使用するハイブリッドモデルである。
タスク完了のための対話的信念状態と実世界の知識に基づく応答を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-07T23:49:28Z)
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。