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ViCo：利用人类偏好奖励来提升视频评论生成
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种结合检索和生成方法的模型，使用关注模块检索相关的用户生成数据评论，并与文章一起作为输入，使用具有复制机制的序列到序列模型。实验证明该模型在大规模评论生成数据集上表现稳健，并在BLEU-1得分方面显著优于其他强基线模型。
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关键要点
- 提出了一种结合检索和生成方法的模型。
- 使用关注模块检索相关的用户生成数据评论。
- 将检索到的评论与文章一起作为输入。
- 采用具有复制机制的序列到序列模型。
- 在大规模评论生成数据集上展示了模型的稳健性。
- 模型在BLEU-1得分方面显著优于其他强基线模型，提升约27到30个BLEU-1点。
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