多属性语言调优控制的释义生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对释义生成中的控制问题，提出了一种新颖的方法，使得对40个语言属性进行精确控制和微调成为可能。该模型通过输入源句子和期望的语言属性，能够生成符合这些属性的释义，并且在生成过程中采用质量控制机制，保证输出的高质量。实验结果表明，该模型在满足预期语言属性的释义生成方面优于现有的可控生成模型。
本文介绍了一种名为Syntactically controlled Paraphrase Generator（SynPG）的模型，该模型能够从未注释文本中学习语义与语法的分离，生成多样化的释义。实验结果表明，SynPG在语法控制和释义质量上优于无监督基线，经过训练后，其性能可与有监督模型相媲美，适用于数据增强，提高NLP模型的鲁棒性。
