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从意义表示转换多条件生成(cs,AI)

在面向任务的对话系统中,能生成和对话流程相关特定信息的句子的自然语言生成系统非常有用。我们的研究重点是语言生成,将表达话语意义的各种信息视为生成的多种条件。NLG从意义表单、句子意义的条件,通常经过两个步骤:句子规划和表面识别。然而,我们提出了一个简单的单阶段框架,可以直接从MR(意义表示)生成话语。我们的模型基于GPT2,在槽和值对上生成不需要确定句子的结构的具有平面条件的话语。我们用6个自动指标评估E2E数据集中的几个系统。我们的系统是一个简单的方法,但它在自动化指标方面表现出与以前系统相当的性能。此外,我们的模型仅使用数据集的10%,而没有任何其他技术,就实现了可比性能,并显示了执行零快照生成和扩展到其他数据集的可能性。

原文标题:Transforming Multi-Conditioned Generation from Meaning Representation

原文:In task-oriented conversation systems, natural language generation systems that generate sentences with specific information related to conversation flow are useful. Our study focuses on language generation by considering various information representing the meaning of utterances as multiple conditions of generation. NLG from meaning representations, the conditions for sentence meaning, generally goes through two steps: sentence planning and surface realization. However, we propose a simple one-stage framework to generate utterances directly from MR (Meaning Representation). Our model is based on GPT2 and generates utterances with flat conditions on slot and value pairs, which does not need to determine the structure of the sentence. We evaluate several systems in the E2E dataset with 6 automatic metrics. Our system is a simple method, but it demonstrates comparable performance to previous systems in automated metrics. In addition, using only 10\% of the data set without any other techniques, our model achieves comparable performance, and shows the possibility of performing zero-shot generation and expanding to other datasets.

原文链接:http://cn.arxiv.org/abs/2101.04257

原文作者:Joosung Lee

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