神经编码器-解码器中的输出长度控制
计算与语言
2016-10-03 v1
摘要
神经编码器-解码器模型在许多序列生成任务中取得了巨大成功。然而，以往的工作并未研究我们希望控制编码器-解码器输出长度的情况。这种能力对于文本摘要等应用至关重要，在这些应用中我们必须生成具有所需长度的简洁摘要。在本文中，我们提出了控制神经编码器-解码器模型输出序列长度的方法：两种基于解码的方法和两种基于学习的方法。结果表明，我们基于学习的方法能够在摘要任务中控制长度而不降低摘要质量。
引用
@article{arxiv.1609.09552,
title = {Controlling Output Length in Neural Encoder-Decoders},
author = {Yuta Kikuchi and Graham Neubig and Ryohei Sasano and Hiroya Takamura and Manabu Okumura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.09552},
year = {2016}
}
备注
11 pages. To appear in EMNLP 2016