自然语言生成的可控性.pptx

该【自然语言生成的可控性 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【自然语言生成的可控性 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,生成符合特定主题、风格或语气的文本。、模板或神经网络模型实现控制,确保生成文本的可预测性和一致性。-3、T5和BART,允许对文本的长度、语法和修辞进行细粒度控制。,避免产生语义偏差或逻辑矛盾。、实体识别和关系提取等技术,建立文本中的语义联系。,神经网络模型能够提高语义一致性,生成高质量的连贯文本。,避免虚假或误导性信息。、事实验证模型和监督学****技术,确保生成文本的准确性。,如新闻生成和医学文本总结,事实准确性至关重要。,避免重复或冗余。、采样技术和神经网络的随机性,生成新颖且具有创造性的文本。、广告文案创作和娱乐对话生成等任务非常重要。,解释生成的文本。,如注意权重和反事实推理,识别模型在文本生成过程中的关键因素。,提高其可信度和实用性。(如文本编辑器或对话系统)实现对自然语言生成模型的实时控制。、修改文本、改变生成条件,从而引导生成过程。,使自然语言生成成为一个协作过程。:通过随机采样或确定性采样,生成一系列候选输出,并对其可控性进行评估。:由人类专家评估生成的文本的符合性、简洁性和多样性,以判断其可控性。:使用语言模型、语义相似性和一致性等自动指标来量化生成的文本的可控性。:评估生成的文本是否符合预先定义的约束条件,例如语法、语义和事实准确性。:衡量生成的文本是否简洁明了,没有冗余或无关信息。:评估生成的文本是否具有多样性,避免枯燥或重复的输出。:综合上述指标,为生成的文本的可控性提供一个整体评分,可以用来比较不同模型或评估模型的改进。评估方法语义可控性策略自然语言生成的可控性语义可控性策略主题名称:,确保输出内容的真实性和一致性。,从知识库中提取相关事实和关系,增强生成的文本的逻辑性和连贯性。,从而对生成的文本进行细粒度的控制。主题名称:,通过与用户逐步澄清需求,动态调整语义可控性策略。,跟踪用户的意图和偏好,并以此为基础定制语言生成。,让用户实时预览生成的文本,并提供反馈,实现迭代式的语义可控性。