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在本教程中,我们将重点介绍文本到文本生成,这是一类自然语言生成 (NLG) 任务,它将一段文本作为输入,然后根据某些特定标准(例如可读性或语言风格)生成改进的修订版本,同时在很大程度上保留文本的原始含义和长度。这包括许多有用的应用,例如文本简化、释义生成、风格转换等。与文本摘要和开放式文本完成(例如故事)相比,我们在本教程中讨论的文本到文本生成任务在语义一致性和目标语言风格方面受到更多限制。这种控制水平使这些任务成为研究模型生成语义充分且风格适当的文本的能力的理想试验台。此外,从技术角度来看,这些任务很有趣,因为它们需要词汇和句法转换、风格控制和对事实知识的遵守的复杂组合——所有这些都是同时进行的。本教程特别关注文本简化和修订,旨在从数据、模型、人机协作和评估四个主要方面概述最先进的自然语言生成研究,并讨论和展示一些重大的最新进展:(1)使用非倒退方法;(2)从微调到使用大型语言模型提示的转变;(3)开发新的可学习指标和细粒度人工评估框架;(4)非英语语言的研究和数据集不断增加;(5)HCI+NLP+可访问性跨学科研究的兴起,以创建现实世界的写作助手系统。