GGP：一种用于显式控制长文本生成的基于图的分组规划器
计算与语言
2021-08-19 v1
摘要
现有的数据驱动方法能较好地处理短文本生成。然而，当应用于故事生成或商业场景中的广告文本生成等长文本生成场景时，这些方法可能生成不合逻辑且不可控的文本。为解决上述问题，我们遵循“先规划后生成”的思想，提出一种基于图的分组规划器（GGP）。具体而言，给定一组关键短语，GGP 首先将这些短语分别编码为实例级序列表示和语料级基于图的表示。借助这两种协同表示，我们将这些短语重新分组为细粒度规划，并基于此生成最终长文本。我们在三个长文本生成数据集上开展实验，结果表明 GGP 显著优于基线方法，证明 GGP 能够通过知晓说什么以及以何种顺序说来实现对长文本生成的控制。
引用
@article{arxiv.2108.07998,
title = {GGP: A Graph-based Grouping Planner for Explicit Control of Long Text Generation},
author = {Xuming Lin and Shaobo Cui and Zhongzhou Zhao and Wei Zhou and Ji Zhang and Haiqing Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.07998},
year = {2021}
}