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多属性语言调优控制的释义生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种名为Syntactically controlled Paraphrase Generator（SynPG）的模型。
- SynPG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。
- 实验结果显示，SynPG在语法控制和释义质量上优于无监督基线。
- 经过训练后，SynPG的性能可与有监督模型相媲美，甚至更好。
- 该模型生成的语法受控释义可用于数据增强，提高NLP模型的鲁棒性。
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