硬约束限制的情感文本生成方法研究
Affective text generation with hard constraints
华侨大学 计算机科学与技术学院, 福建 厦门 361021
摘要
预训练语言模型在情感文本的生成任务中取得了良好效果，但现有情感文本生成方法多使用软约束的方式控制文本整体的情感属性，缺乏单词和短语级别的硬性控制。为解决以上问题，提出硬约束限制下的情感文本生成方法。首先使用方面情感分析技术提取句子的方面词、情感词并判断情感极性；之后，选择目标情感的方面词和情感词作为预训练语言模型的硬约束输入来重建完整句子，其中，设计了一种新的单词权重计算方法，旨在使模型优先生成重要单词。实验结果表明，该方法生成的句子不仅具有方面级情感，在文本质量和多样性的评价指标上也有显著提高。
基金项目
装备预研教育部联合基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0551
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1648-1652
文章编号: 1001-3695(2023)06-007-1648-05
发布历史
[2023-01-17] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
龚振凯, 李弼程. 硬约束限制的情感文本生成方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1648-1652. (Gong Zhenkai, Li Bicheng. Affective text generation with hard constraints [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1648-1652. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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