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自然语言生成与应用 （校对纠错算法排序的真谛就是靠生成模型）

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公众号 系统之神与我同在

概述
ProphetNet: 用序列到序列预测N-gram. EMNLP- Findings 2020
增强版的知识注入模型来生成常识. COLING 2020.
BANG: 结合大规模预训练的自回归和非自回归生成. ICML 2021
Poolingformer: 集中注意力的长文档建模. ICML 2021
EL-Attention: 记忆效率，无损的生成注意力. ICML 2021
GLGE:一种新的通用语言生成评估基准. ACL-Findings 2021
ProphetNet: 用序列到序列预测N-gram
背景
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NLG with Trie
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Motivation Of ProphetNet
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Transformer的结构
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ProphetNet的结构
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ProphetNet训练
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基于中文的任务
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实验结果
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摘要任务（英文）

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问答生成任务（英文）
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在 CNN/DM 结果
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在Gigaword结果
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在SQuAD 1.1结果
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多语言实验结果
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增强版的知识注入模型来生成常识
Commengen任务
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目标
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增强知识注入
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问题的设置
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整体框架
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Group Embedding
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扩展模块
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Prototype 位置推理自然语言生成与应用 （校对纠错算法排序的真谛就是靠生成模型）_第24张图片
Prototype Collection

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BANG: 结合大规模预训练的自回归和非自回归生成
bang的结构：
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实验
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问题生成任务结果
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抽象摘要任务结果
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回答生成任务结果自然语言生成与应用 （校对纠错算法排序的真谛就是靠生成模型）_第30张图片
Poolingformer: 集中注意力的长文档建模
Transformer 编码器

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Longformer 和 Linformer
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Poolingformer 编码器
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计算复杂度
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自然语言生成与应用 （校对纠错算法排序的真谛就是靠生成模型）_第35张图片文档级别的QA问答的Poolingformer
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EL-Attention: 记忆效率，无损的生成注意力
生成背景

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Transformer
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多头——伤害缓存

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EL-Attention

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每个操作的配置
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实验的速度比较

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不同批量大小的度量
在这里插入图片描述
GLGE:一种新的通用语言生成评估基准
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GLGE Leaderboard
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  • 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应 jinnianshilongnian cache
    昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
  • 数据源架构模式之行数据入口 home198979 PHP架构行数据入口
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  • Linux各个目录的作用及内容 pda158 linux脚本
    1）根目录“/” 　　根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于 Windows 操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 　　2）/bin 　　/bin 　　目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要 linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
  • ubuntu12.04上编译openjdk7 ol_beta HotSpotjvmjdkOpenJDK
    获取源码 从openjdk代码仓库获取(比较慢) 安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial 将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
  • 将数据库字段转换成设计文档所需的字段 vipbooks 设计模式工作正则表达式
            哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！         PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
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