على الرغم من أن نماذج اللغة المحددة مسبقا على نطاق واسع تحسنت بشكل كبير في تحسين وظائف المساعدة مثل الإكمال التلقائي، إلا أنه لم يتم استكشاف مساعدي الكتابة أكثر تعقيدا ويمكن التحكم فيه بعد. نستفيد من التطورات في النمذجة اللغوية لبناء مساعد كتابة تفاعلي ينشئ النص وإعادة صياغة النص وفقا لمواصفات المؤلف المحبوس بشكل جيد. يقدم المستخدمون مدخلات لمساعدنا الموجه في النوايا (IGA) في شكل نص يتعايش مع العلامات التي تتوافق مع توجيهات خطابية محددة (على سبيل المثال، إضافة الوصف أو التباين، أو إعادة تصوير جملة معينة). نحن نؤيد نموذج لغة على مجموعة بيانات مثبتة مسبقا مع نية المؤلف، والتي تسمح IGA بملء هذه العلامات مع نص تم إنشاؤه يستخدم المستخدمون في وقت لاحق تحرير لتروقهم. تؤكد سلسلة من التقييمات التلقائية والتعبئة الجودة جودة مخرجات IGA التي تم إنشاؤها، في حين أن دراسة مستخدمين على نطاق صغير توضح تفضيلات المؤلف ل IGA على أساليب خط الأساس في مهمة كتابة إبداعية. نطلق سراح البيانات الخاصة بنا ورمزها وإيضا لتحديد مزيد من البحث في الكتابة بمساعدة منظمة العفو الدولية.
While large-scale pretrained language models have significantly improved writing assistance functionalities such as autocomplete, more complex and controllable writing assistants have yet to be explored. We leverage advances in language modeling to build an interactive writing assistant that generates and rephrases text according to fine-grained author specifications. Users provide input to our Intent-Guided Assistant (IGA) in the form of text interspersed with tags that correspond to specific rhetorical directives (e.g., adding description or contrast, or rephrasing a particular sentence). We fine-tune a language model on a dataset heuristically-labeled with author intent, which allows IGA to fill in these tags with generated text that users can subsequently edit to their liking. A series of automatic and crowdsourced evaluations confirm the quality of IGA's generated outputs, while a small-scale user study demonstrates author preference for IGA over baseline methods in a creative writing task. We release our dataset, code, and demo to spur further research into AI-assisted writing.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
أحد كتل المبنى الأولى لإنشاء مساعد صوت يتعلق بمهمة وضع علامة الكيانات أو السمات في استعلامات المستخدم. يمكن أن يكون هذا تحديا بشكل خاص عندما تكون الكيانات في العاشر من الملايين، كما هو الحال على سبيل المثال كتالوجات الموسيقى. تتطلب نماذج وضع العلامات
تعتبر العلامات الموثوقة للتعبيرات الزمنية (TES، على سبيل المثال، كتاب طاولة في L'Osteria مساء الأحد) هو الشرط المركزي للمساعدين الصوتيين (VAS).ومع ذلك، هناك ندرة الموارد والأنظمة لنطاق VA، حيث يتم تدريب التقنيص الزمني المتاحين علنا فقط على مجالات مخت
نقطة حرجة في تلخيص المستندات المتعددة (MDS) هي معرفة العلاقات بين مختلف الوثائق. في هذه الورقة، نقترح نموذجا جديدا للمغادرات الرواية، حيث نمثل مستندات متعددة كشركة بيانية غير متجانسة، حيث أخذت العقد الدلالية من التحبيبات المختلفة في الاعتبار، ثم قم ب
تركز توليد اللغة الطبيعية (NLG) لأنظمة الحوار الموجهة نحو المهام على توصيل محتوى معين بدقة، بطلاقة، وتطافق. في حين أن هذه السمات أمر حاسم للحوار الناجح، فمن المستحسن أيضا تحقيق أهداف أسلوبية محددة في وقت واحد، مثل طول الاستجابة، وجهة النظر، وصفي، وال
مع النجاح المبكر لمساعدات الإجابة في الاستعلام مثل Alexa و Siri، فإن محاولات البحث لتوسيع إمكانات النظام من أتمتة خدمة التعامل هي الآن وفيرة. ومع ذلك، فقد عثرت الأنظمة الأولية بسرعة على عدم كفاية في الاعتماد على تقنيات التصنيف البسيطة لتحقيق مهمة الأ