特定主题或特定情感下的文本生成

原创

于 2019-05-24 11:06:28 发布 · 2.1k 阅读

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本文探讨了两种文本生成模型：Topic Aware Neural Response Generation和Affect-LM。TA-Seq2Seq模型利用TwitterLDA进行主题建模，并采用联合注意力机制生成上下文相关响应。Affect-LM模型则聚焦于定制化情感文本生成，为语言模型赋予情绪维度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

特定主题或特定情感下的文本生成

1. Topic Aware Neural Response Generation(2017)

提出了TA-Seq2Seq模型。

其中TwitterLDA很有用，它是短文本最优的主题模型。TwitterLDA假设：每一条信息只于一个主题有关，信息中的每个词要么是背景词要么是这条信息下的主题词。

在这里插入图片描述

联合注意力机制：

Message attention：最后融合成上下文向量 $c_t$

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