本書基于當(dāng)前自然語言生成的研究現(xiàn)狀, 探究自然語言生成中的可控性。利用預(yù)訓(xùn)練語言模型中的知識, 將可解釋信息用于可控生成過程, 包括將概念語義和特征屬性用于生成模型的構(gòu)建思路和基本算法。本書內(nèi)容包括緒論、基于概念網(wǎng)絡(luò)的文摘生成、可解釋信息抽取、概念語義可控摘要生成、可控文本生成方法和基于提示的文本生成控制。

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