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.
References used
https://aclanthology.org/
One of the first building blocks to create a voice assistant relates to the task of tagging entities or attributes in user queries. This can be particularly challenging when entities are in the tenth of millions, as is the case of e.g. music catalogs
Reliable tagging of Temporal Expressions (TEs, e.g., Book a table at L'Osteria for Sunday evening) is a central requirement for Voice Assistants (VAs). However, there is a dearth of resources and systems for the VA domain, since publicly-available te
A critical point of multi-document summarization (MDS) is to learn the relations among various documents. In this paper, we propose a novel abstractive MDS model, in which we represent multiple documents as a heterogeneous graph, taking semantic node
Natural Language Generation (NLG) for task-oriented dialogue systems focuses on communicating specific content accurately, fluently, and coherently. While these attributes are crucial for a successful dialogue, it is also desirable to simultaneously
With the early success of query-answer assistants such as Alexa and Siri, research attempts to expand system capabilities of handling service automation are now abundant. However, preliminary systems have quickly found the inadequacy in relying on si