COD3S：基于离散语义签名的多样化生成
计算与语言
2020-10-07 v1
摘要
我们提出 COD3S，一种利用神经序列到序列 (seq2seq) 模型生成语义多样句子的新方法。以输入为条件时，seq2seq 模型通常产生语义与句法同质的句子集合，因而在一对多序列生成任务上表现不佳。我们的两阶段方法通过以基于局部敏感哈希 (LSH) 的语义句子编码为条件来改进输出多样性，这些编码的汉明距离与人类对语义文本相似度的判断高度相关。尽管该方法具通用性，我们将其应用于因果生成，即预测命题的合理原因或结果的任务。我们通过自动与人工评估表明，使用我们方法生成的响应在提升多样性的同时未降低任务性能。
引用
@article{arxiv.2010.02882,
title = {COD3S: Diverse Generation with Discrete Semantic Signatures},
author = {Nathaniel Weir and João Sedoc and Benjamin Van Durme},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.02882},
year = {2020}
}
备注
EMNLP2020 preprint