A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents

这是ACL2015的一片关于自然语言生成的文章,paper链接https://arxiv.org/abs/1506.01057,一作是李纪为大神(据说是stanford CS方向第一个3年毕业的PHD),现在是香侬科技的创始人,作者homepage http://stanford.edu/~jiweil/index.html,code在github上面已经released出来了https://github.com/jiweil/Hierarchical-Neural-Autoencoder。
个人瞎扯:久仰李纪为大神,一直都想拜读一下他的文章,因此就选了这篇google citation最高的文章。
文章要做的事情:
输入:一段自然语言      输出:一段自然语言

文章在Wikipedia和Hotel Reviews这两个datasets上面生成的一些例子如下所示。
A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents_第1张图片
三个方法(接下来会介绍)在两个数据集上面定量分析的实验结果如下所示。
A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents_第2张图片

method
standard sequence to sequence model
A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents_第3张图片
hierarchical sequence to sequence model
A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents_第4张图片
hierarchical sequence to sequence model with attention
A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents_第5张图片

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