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E2E自然语言生成挑战技术报告

Heng Gong

摘要

本文介绍了作者提交至E2E NLG挑战赛(E2E Dataset,Novikova等,2017)的主系统。该系统在基准模型TGen(Dusek和Jurcicek,2016)的基础上进行改进,采用REINFORCE算法,在训练过程中利用单个语义表示(Meaning Representation)对应的多个参考文本,而基准模型则将这些参考文本视为独立的训练实例。


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