国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:高永兵, 黎预璇, 高军甜, 马占飞
单位:1. 内蒙古科技大学 信息工程学院, 内蒙古 包头 014010;2. 包头师范学院 信息工程系, 内蒙古 包头 014010
关键词:微博文本,自动生成,用户意图,主题,预训练语言模型,微调
基金:国家自然科学基金(61762071);内蒙古自治区自然科学基金(2015MS0621)。
微博是个人和组织用户分享或获取简短实时信息的重要社交平台,微博文本自动生成技术能帮助用户在微博平台上快速实现各种社交意图。为辅助用户发表博文并表达社交意图,提出一种基于用户意图的微博文本生成技术,以挖掘提取微博文本特征,并在给定微博主题的条件下生成与用户意图相一致的微博文本。采用预训练语言模型与微调相结合的方法,在预训练语言模型GPT2上实现联合主题和用户意图的文本控制生成,以及具备用户对话功能的文本预测生成。实验结果表明,该技术生成的文本具有较高的可读性且符合微博文本语言风格,结合主题和5类用户意图的生成样本人工评分达77分以上。
来源:2022年第1期
《计算机工程》期刊编辑部