迈向可控且多样化的文章评论生成
计算与语言
2021-07-27 v1
摘要
近年来大量研究聚焦于文章自动评论。然而，以往研究很少关注评论的可控生成。此外，它们倾向于生成枯燥且平庸的评论，这进一步限制了其实际应用。在本文中，我们通过构建一个能够显式控制生成评论情感的系统性地迈出可控评论生成的第一步。为此，我们将每种情感类别与一个嵌入相关联，并采用动态融合机制将该嵌入融合到解码器中。进一步采用句子级情感分类器以更好地引导模型生成表达期望情感的评论。为增加生成评论的多样性，我们提出一种分层拷贝机制，使模型能够直接从输入文章中复制词语。我们还提出一种受限束搜索（RBS）算法以增加句内多样性。实验结果表明，我们的模型能够高精度地生成信息丰富且多样、表达期望情感的评论。
引用
@article{arxiv.2107.11781,
title = {Towards Controlled and Diverse Generation of Article Comments},
author = {Linhao Zhang and Houfeng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11781},
year = {2021}
}