新闻评论如何自动生成?


本文是由腾讯AI Lab发表于ACL 2018的工作,文章提出了新闻评论生成任务,并开放了4.5M级别的腾讯新闻评论数据集。文章针对生成式任务难以评价的问题,根据参考评论具有不同质量,提出了加权的评价方式(W-METEOR,W-BLEU,W-Rouge-L,W-CIDEr),并通过实验验证了加权的评价指标比未加权的评价指标更接近于人工评价的得分。文章设置了基于检索和基于深度学习的评论生成实验,对比了生成评论的质量,发现评论生成的质量仍是较低,呼吁研究者对评论自动生成任务提出更好的解决方法。

作者信息:

摘要:在线文章评论提供了扩展的视图,提高了用户的参与度。自动发表评论因此成为一个有价值的功能,为在线论坛,智能聊天机器人等。本文提出了文章自动评论的新任务,并引入了一个包含数百万条真实评论的大型中文数据集和一个表示评论质量变化的人工标注子集。结合人类对评论质量的偏见,我们进一步开发了自动度量,它概括了一组广泛的基于引用的度量标准,并显示出与人类评价的显著改进的相关性。

公众号ID:ai_52ai

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原文链接:https://blog.csdn.net/wja8a45TJ1Xa/article/details/89347532?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165277607816781818782534%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165277607816781818782534&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-23-89347532-null-null.nonecase&utm_term=%E6%96%B0%E9%97%BB

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