DimonGen：用于解释概念关系的多样化生成式常识推理
计算与语言
2023-05-17 v2 人工智能
摘要
在本文中，我们提出了 DimonGen，旨在生成描述各种日常场景中概念关系的多样化句子。为此，我们首先通过改编现有的 CommonGen 数据集，为该任务创建了一个基准数据集。然后，我们提出了一个名为 MoREE 的两阶段模型来生成目标句子。MoREE 由一个检索器混合模型和一个生成器混合模型组成，前者检索与给定概念相关的多样化上下文句子，后者基于检索到的上下文生成多样化句子。我们在 DimonGen 任务上进行了实验，并表明 MoREE 在生成句子的质量和多样性方面均优于强基线。我们的结果表明，MoREE 能够生成反映概念间不同关系的多样化句子，从而实现对概念关系的全面理解。
引用
@article{arxiv.2212.10545,
title = {DimonGen: Diversified Generative Commonsense Reasoning for Explaining Concept Relationships},
author = {Chenzhengyi Liu and Jie Huang and Kerui Zhu and Kevin Chen-Chuan Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.10545},
year = {2023}
}
备注
ACL 2023