归档: 2018/6

2018
0

Papers

Pointer Networks CopyNet and Pointer Generator

Papers以下三篇论文都是通过copy机制，想要能够在生成阶段生成输入中的词语，这样就可以组合出更多的句式。我们想看看这个方法能否应用到对话生成中去。第一篇论文是后两篇的基础。 Pointer Networks Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning Get To The Point: Summariza

0

Papers

Toward Controlled Generation of Text

这篇paper是被Goldberg顺带怼过的一篇文章，也算是走红了。已有的文本生成工作具有不可控的属性，比如我不知道我下一句话生成的会是一个什么情感的句子。或者是什么时态的句子，这是机器人必须突破的限制。我的前端语义理解系统理解出来了用户可能需要一个positive的回复，但是我如何给呢？ 这篇文章的主要思路是用类似GAN的方式，互相促进，同时把这个学习信号嵌入到Generator的一个位上。 C