【CMU博士论文】通过可解释的层级操作实现基础自然语言生成

主要观点总结

本文介绍了一种基于离散层级操作的自然语言生成方法，旨在实现基础自然语言生成。该方法通过引入离散层级操作来更好地对数据中的复杂模式进行建模，揭示可解释的中间计算，并实现可控的生成。文章讨论了在不同自然语言生成任务中应用此方法的情况，如图像和表格标题生成、对话响应生成以及构建多跳问题回答的推理链。此外，还介绍了用于文本解码器中的内容规划的层级方法，以及研究诗歌生成中的押韵模式和连贯叙事文本生成的离散计划。

关键观点总结

关键观点1: 引入离散层级操作以实现基础自然语言生成。

该方法旨在更好地对数据中的复杂模式进行建模，揭示可解释的中间计算，并实现可控的生成。

关键观点2: 在不同的自然语言生成任务中应用此方法。

包括图像和表格标题生成、对话响应生成以及构建多跳问题回答的推理链等，涵盖了各种数据模态。

关键观点3: 介绍用于文本解码器中的内容规划的层级方法。

研究诗歌生成中的押韵模式以及用于连贯叙事文本生成的离散计划。

关键观点4: 提供获取论文的便捷方式。

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