【自然语言处理】开源 | DYPLOC：使用混合语言模型生成文本的内容动态规划

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2106.00791v1.pdf

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来源： Northeastern University, University of Michigan

论文名称：DYPLOC Dynamic Planning of Content Using Mixed Language Models for Text Generation

原文作者：Xinyu Hua

内容提要

我们研究了长篇观点文本生成的任务，它至少面临两个不同的挑战。首先，现有的神经生成模型缺乏连贯性，因此需要有效的内容规划。其次，需要不同类型的信息来引导生成器涵盖主观和客观内容。为此，我们提出了DYPLOC，这是一个生成框架，在生成输出的同时进行内容的动态规划，基于一种新的混合语言模型设计。为了丰富生成内容，我们进一步建议使用大型预训练模型来预测相关概念并生成claims。我们在新收集的数据集上试验了两项具有挑战性的任务：(1)使用Reddit ChangeMyView生成论点，(2)使用《纽约时报》观点版块撰写文章。自动评估表明，我们的模型明显具有竞争性。人类的判断进一步证实，我们的生成框架输出更连贯，内容更丰富。

主要框架及实验结果

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