114 / 2022-10-12 15:36:49
基于主题语义的文本生成算法的研究与实现
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齐旺 / 北京信息科技大学
论文提出了一种新的文本生成模型 TGEF-Tr。以 Transformer 作为基础模型,分别在编码端和解码端做了针对任务特点的优化。实验表明TGEF-Tr 在基于主题语义的文本生成任务的人工评估指标和机器评估指标上较表现最好的基线模型有提升。探究了预训练语言模型微调技术在基于主题语义控制的文本生成领域的应用,本文提出了一种全局轻量化微调的方法,通过同时全局地微调预训练语言模型的 Head、Block、Tail 来充分释放语言模型的微调迁移能力。实验表明,全局轻量化微调方法在基于主题语义控制的文本生成任务上较以往表现最好的基线模型在各个指标上有一定程度的提升。

 
重要日期
  • 会议日期

    11月18日

    2022

    11月20日

    2022

  • 10月25日 2022

    初稿截稿日期

  • 11月20日 2022

    终稿截稿日期

  • 11月21日 2022

    注册截止日期

主办单位
中国仿真学会
中国图象图形学会
中国计算机学会
承办单位
北京航空航天大学云南研究院
云南大学
云南艺术学院
昆明理工大学
协办单位
虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学)
北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心(北京理工大学)
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学)
文旅部闽台非遗文化数字化保护与智能处理文化和旅游部重点实验室(厦门大学)
云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学)
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